Regression ist eine prädiktive Modellierungstechnik, die die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer nicht abhängigen Variablen untersucht.
Es handelt sich um eine Form der Regressionsanalyse, die die Beziehung zwischen der unabhängigen Variablen x und der abhängigen Variablen y zeigt, bei der es sich um ein Polynommodell vom Grad n von x handelt.
Das Folgende ist das C-Programm zur Berechnung des polynomialen Regressionsalgorithmus −
#include<math.h> #include<stdio.h> #include<conio.h> main(){ int i,j,k,m,n; float x[20],y[20],u,a[10],c[20][20],power,r; printf("enter m,n:"); scanf("%d%d",&m,&n); for(i=1;i<=n;i++){ printf("enter values of x and y"); scanf("%f%f",&x[i],&y[i]); } for(j=1;j<=m+1;j++) for(k=1;k<=m+1;k++){ c[j][k]=0; for(i=1;i<=n;i++){ power=pow(x[i],j+k-2); c[j][k]=c[j][k]+power; } } for(j=1;j<=m+1;j++){ c[j][m+2]=0; for(i=1;i<=n;i++){ r=pow(x[i],j-1); c[j][m+2]=c[j][m+2]+y[i]*r; } } for(i=1;i<=m+1;i++){ for(j=1;j<=m+2;j++){ printf("%.2f\t",c[i][j]); } printf("</p><p>"); } for(k=1;k<=m+1;k++) for(i=1;i<=m+1;i++){ if(i!=k){ u=c[i][k]/c[k][k]; for(j=k;j<=m+2;j++){ c[i][j]=c[i][j]-u*c[k][j]; } } } for(i=1;i<=m+1;i++){ a[i]=c[i][m+2]/c[i][i]; printf("a[%d]=%f</p><p>",i,a[i]); } getch(); }
Wenn das obige Programm ausgeführt wird, erzeugt es das folgende Ergebnis: −
enter m,n:4 5 enter values of x and y1 1 enter values of x and y2 3 enter values of x and y1 2 enter values of x and y1 2 enter values of x and y1 1 5.00 6.00 8.00 12.00 20.00 9.00 6.00 8.00 12.00 20.00 36.00 12.00 8.00 12.00 20.00 36.00 68.00 18.00 12.00 20.00 36.00 68.00 132.00 30.00 20.00 36.00 68.00 132.00 260.00 54.00 a[1]=1.750000 a[2]=-2.375000 a[3]=2.000000 a[4]=0.500000 a[5]=-0.375000
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonC-Programm zur Berechnung des polynomialen Regressionsalgorithmus. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!