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    015 */
    016package org.opengion.penguin.math.statistics;
    017
    018import java.util.Arrays;
    019
    020import org.apache.commons.math3.stat.regression.OLSMultipleLinearRegression;
    021
    022/**
    023 * apache.commons.mathを利用したOLS重回帰計算のクラスです。
    024 * y = c0 + x1c1 + x2c2 + x3c3 ...の係数を求めます。
    025 * c0の切片を考慮するかどうかはnoInterceptで決めます。
    026 *
    027 */
    028public class HybsMultiRegression implements HybsRegression {
    029        private double cnst[];                  // 各係数(xの種類＋１になる？）
    030        private double rsquare;                 // 決定係数
    031        private boolean noIntercept;    //切片を利用するかどうか
    032
    033        /**
    034         * コンストラクタ。
    035         * 与えた二次元データを元に重回帰を計算します。
    036         * xデータとして二次元配列を与えます。
    037         * noInterceptで切片有り無しを選択します。
    038         *
    039         * @param in_x 説明変数
    040         * @param in_y 目的変数
    041         * @param noIntercept 切片利用有無(trueで利用しない)
    042         */
    043        public HybsMultiRegression( final double[][] in_x, final double[] in_y, final boolean noIntercept ) {
    044                train( in_x, in_y, noIntercept );
    045        }
    046
    047        /**
    048         * 与えた二次元データを元に重回帰を計算します。
    049         * xデータとして二次元配列を与えます。
    050         * noInterceptで切片有り無しを選択します。
    051         *
    052         * @param in_x 説明変数
    053         * @param in_y 目的変数
    054         * @param noIntercept 切片利用有無(trueで利用しない)
    055         */
    056        private void train( final double[][] in_x, final double[] in_y, final boolean noIntercept ) {
    057                this.noIntercept = noIntercept;
    058
    059                // ここで重回帰計算
    060                final OLSMultipleLinearRegression regression = new OLSMultipleLinearRegression();
    061                regression.setNoIntercept(noIntercept);
    062        regression.newSampleData(in_y, in_x);
    063
    064                cnst    = regression.estimateRegressionParameters();
    065                rsquare = regression.calculateRSquared();
    066        }
    067
    068        /**
    069         * 係数をセットした配列を返します。
    070         *
    071         * @return 係数の配列
    072         */
    073        @Override
    074        public double[] getCoefficient() {
    075                return Arrays.copyOf( cnst,cnst.length );
    076        }
    077
    078        /**
    079         * 決定係数の取得。
    080         * @return 決定係数
    081         */
    082        @Override
    083        public double getRSquare() {
    084                return rsquare;
    085        }
    086
    087        /**
    088         * 計算( c0 + c1x1...)を行う。
    089         * noInterceptによってc0の利用を決める。
    090         * xの大きさが足りない場合は0を返す。
    091         *
    092         * @param in_x 必要な大きさの変数配列
    093         * @return 計算結果
    094         */
    095        @Override
    096        public double predict( final double... in_x ) {
    097                double rtn = 0;
    098                final int itr = noIntercept ? 0 : 1;
    099                if( in_x.length < cnst.length-itr ) {
    100                        return rtn;
    101                }
    102
    103                for( int i=0; i < in_x.length; i++ ) {
    104                        rtn = rtn + in_x[i] * cnst[i+itr];
    105                }
    106                if( !noIntercept ) { rtn = rtn + cnst[0]; }
    107
    108                return rtn;
    109        }
    110
    111        //************** ここまでが本体 **************
    112        /**
    113         * ここからテスト用mainメソッド 。
    114         *
    115         * @param args 引数
    116         */
    117        public static void main( final String[] args ) {
    118                // データはhttp://mjin.doshisha.ac.jp/R/14.htmlより
    119                final double[] y = new double[] { 50, 60, 65, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95 };
    120                double[][] x = new double[10][];
    121                x[0] = new double[] { 165, 65 };
    122                x[1] = new double[] { 170, 68 };
    123                x[2] = new double[] { 172, 70 };
    124                x[3] = new double[] { 175, 65 };
    125                x[4] = new double[] { 170, 80 };
    126                x[5] = new double[] { 172, 85 };
    127                x[6] = new double[] { 183, 78 };
    128                x[7] = new double[] { 187, 79 };
    129                x[8] = new double[] { 180, 95 };
    130                x[9] = new double[] { 185, 97 };
    131
    132                final HybsMultiRegression mr = new HybsMultiRegression(x,y,true);
    133
    134                System.out.println( mr.getRSquare() );
    135                System.out.println( Arrays.toString( mr.getCoefficient()) );
    136
    137                System.out.println( mr.predict( new double[] { 169,85 } ));
    138        }
    139}
    140