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多元线性回归java代码 多元线性回归案例数据

IT技术回归

用java实现二元线性回归算法运用到了什么知识import java.lang.Math;
import java.util.Random;
/**
* 冒泡排序
* 该程序先随机生成一个长度为10,并且数值在10-210之间的数组
* 然后通过冒泡的方法对生成的数组进行排序并从控制台输出 。
*
*/
public class SortTest {
/**
* 升序标志
*/
public static final int SHENGXU=1;
/**
* 降序标志
*/
public static final int JIANGXU=2;
/**
* 主函数
* @param args
*/
public static void main(String args[]) {
SortTest.execSort(JIANGXU);
}
/**
* 交换值，交换数组的两个值
* @param array操作的数组
* @param i第一个
* @param j第二个
*/
private static void jiaohuan(int[] array,int i, int j)
{
int tmp = array[i];
array[i] = array[j];
array[j] = tmp;
}
/**
*
* @param method
*1为升序，2为降序
*/
public static void execSort(int method) {
int[] array = null;
array = initArray(10, 210, 10);
int[] orderarray = maopao(array,method);
for (int i = 0; iorderarray.length; i) {
System.out.println(orderarray[i]);
}
}
/**
* 取随机数据，初始化一个数组
*
* @param min
*随机数的最小值
* @param max
*最大值
* @param size
*取得随机数的数量
* @return
*/
public static int[] initArray(int min, int max, int size) {
int[] init = new int[size];
for (int i = 0; isize; i) {
init[i] = min(int) (Math.random() * (max - min1));
System.out.println(i"-------"init[i]);
}
return init;
}
/**冒泡排序方法
* 原理：从最后一个开始将小的或大的逐渐冒出
* @param array
* @param method
* @return
*/
public static int[] maopao(int[] array,int method)
{
for(int i=0;iarray.length;i)
{
for (int j=array.length -1 ;ji;j--)
{
if (method==2)
{
if (array[i]array[j])
jiaohuan(array,i,j);
}else if (method==1)
if (array[i]array[j])
jiaohuan(array,i,j);
}
}
return array;
}
}
如何用Java做一个线性回归的图像Eclipse只是IDE ， 用记事本也能写出来，这不是关键 。
你先看一下java的2D绘图，然后，线性回归用套路的，就和做数学题一样 ， 一步一步让程序做就可以啦 。
matlab 画图 多元线性回归分析Matlab中统计工具箱用命令regress实现多元线性回归多元线性回归java代码，用的方法是最小二乘法，基本用法是：
b=regress(Y,X)
Y,X是因变量和自变量，b为回归系数的估计值 。
当然 ， 也可以让结果更详细，这个多元线性回归java代码你可以自己查看帮助文档docregress
这里使用：
[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)
其中，bint为回归系数的置信区间 ， r,rint为残差及其置信区间，stats为计算回归模型的统计量 。
所以，设房屋销售均价为Y，其余四个变量分别为X1,X2,X3,X4
则代码如下：
clc
clear
x=[];
Y=[];
X=[ones(length(x),1),x];
[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,0.05)
X,Y的数据你填进去就可以了 。
用Logistic 回归模型时的代码举例用Logistic
回归模型时的代码举例
logistic回归模型，主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测，它是普通多元线性回归模型的进一步扩展，logistic模型是非线性模型 。比如说我们曾经做过的土地利用评价，就分别用多元线性回归模型和Logistic模型进行试验 。影响耕地的因素假设有高程、土壤类型、当地人口数量和GDP总量，把上述四种因素作为自变量，某块地是否为耕地的概率为P，即应变量 。然后根据已经有的样本数据，求出logistic模型的系数，一般用最大似然法结合牛顿—拉斐逊法解系数，求出F(P)=G(高程，土壤，人口，GDP）的一个回归函数，即Logistic模型 ， 然后把全地区的数据代入上式，求出每个地方是否为耕地的概率 ， 用来对土地利用的评价提供科学的依据 。希望我的答案能让你满意，我以前就是做这方面研究的 。
春满人间百花吐艳
福临小院四季常安
欢度春节
最小二乘法，y=a0 a1*x1 a2*x2，要求使用java编写x2nbsp这其实就是一个多元线性回归问题;2; nbsp,1);
x2=rand(10;
gt，用regress函数就可以了： x1=rand(10.8651其中前四行的作用是产生测试数据，真正需要的只有最后一行代码，得到的a依次为a1、a2,1);
a1=1,1)])
a =
ones(10,1)*0.1;
a=regress(y,[x1a2=2;a0=3;1;y=a1*x1 a2*x2 a0 randn(10;nbsp.1448
nbsp.1743
2
【多元线性回归java代码 多元线性回归案例数据】关于多元线性回归java代码和多元线性回归案例数据的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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