パッケージ org.opengion.penguin.math.statistics

# クラス HybsMultiRegression

java.lang.Object
org.opengion.penguin.math.statistics.HybsMultiRegression

すべての実装されたインタフェース:
  `HybsRegression`

public class HybsMultiRegression extends Object implements HybsRegression
apache.commons.mathを利用したOLS重回帰計算のクラスです。 y = c0 + x1c1 + x2c2 + x3c3 ...の係数を求めます。 c0の切片を考慮するかどうかはnoInterceptで決めます。

- ## コンストラクタの概要

  コンストラクタ
  コンストラクタ
  説明
  `HybsMultiRegression(double[][] in_x, double[] in_y, boolean noIntercept)`
  コンストラクタ。

- ## メソッドの概要

  修飾子とタイプ
  メソッド
  説明
  `double[]`
  `getCoefficient()`
  係数をセットした配列を返します。
  `double`
  `getRSquare()`
  決定係数の取得。
  `static void`
  `main(String[] args)`
  ここからテスト用mainメソッド 。
  `double`
  `predict(double... in_x)`
  計算( c0 + c1x1...)を行う。

  ### クラスから継承されたメソッド java.lang.Object

  `clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait`

- ## コンストラクタの詳細

  - ### HybsMultiRegression

    public HybsMultiRegression(double[][] in_x, double[] in_y, boolean noIntercept)
    コンストラクタ。 与えた二次元データを元に重回帰を計算します。 xデータとして二次元配列を与えます。 noInterceptで切片有り無しを選択します。
    パラメータ:
      `in_x` - 説明変数
      `in_y` - 目的変数
      `noIntercept` - 切片利用有無(trueで利用しない)

- ## メソッドの詳細

  - ### getCoefficient

    public double[] getCoefficient()
    係数をセットした配列を返します。
    定義:
      `getCoefficient` インタフェース内 `HybsRegression`
    戻り値:
      係数の配列

  - ### getRSquare

    public double getRSquare()
    決定係数の取得。
    定義:
      `getRSquare` インタフェース内 `HybsRegression`
    戻り値:
      決定係数

  - ### predict

    public double predict(double... in_x)
    計算( c0 + c1x1...)を行う。 noInterceptによってc0の利用を決める。 xの大きさが足りない場合は0を返す。
    定義:
      `predict` インタフェース内 `HybsRegression`
    パラメータ:
      `in_x` - 必要な大きさの変数配列
    戻り値:
      計算結果

  - ### main

    public static void main(String[] args)
    ここからテスト用mainメソッド 。
    パラメータ:
      `args` - 引数