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ポイントのリストが与えられた場合、それらに対して単純な線形回帰を実行する必要があります。この部分は非常に簡単で、コード例は多くの場所で見つけることができます。

私の問題は、回帰係数を決定することです（点が線にどれだけ収まるかを測定します）。Luaを使用して、プログラムでそのような要因をどのように判断できますか?

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e$ lua
Lua 5.1.4  Copyright (C) 1994-2008 Lua.org, PUC-Rio
> function calculate_MSE (points, slope, offset)
>>     local SE = 0
>>     local num_pts = 0
>>     for x,y in pairs(points) do
>>         local p = slope * x + offset
>>         local err = y - p
>>         SE = SE + err * err
>>         num_pts = num_pts + 1
>>     end
>>     return SE / num_pts
>> end
> return calculate_MSE({1, 2, 3}, 1, 0)                                                                                                             0> return calculate_MSE({1, 2, 3}, 1, 1)1> return calculate_MSE({1, 2, 3}, 2, 1)9.6666666666667>
0
> return calculate_MSE({1, 2, 3}, 1, 1)
1
> return calculate_MSE({1, 2, 3}, 2, 1)
9.6666666666667
>
于 2011-09-21T19:00:25.667 に答える
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多分http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_product-moment_correlation_coefficientがあなたが望むものです。

于 2011-09-21T11:59:32.557 に答える
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あなたが何を意味するのかよくわかりません：回帰係数ですが、このウィキペディアの記事で述べたように：MSE

分散分析などの両方の線形回帰手法は、分析の一部として MSE を推定し、推定された MSE を使用して、調査中の因子または予測因子の統計的有意性を判断します。実験計画の目標は、観察結果を分析したときに、推定された治療効果の少なくとも 1 つの大きさに比べて MSE がゼロに近くなるような方法で実験を構築することです。

それはあなたが探している要因のようです。

MSE の計算の詳細については、ウィキペディアの記事を参照してください。

あなたの問題を理解し、それが役立つことを願っています

于 2011-09-21T09:32:12.653 に答える