Dev-C++ 简单线性回归代码详解：示例与实现

上一篇文章的讲解，本篇将在 Dev-C++ 环境下实现简单线性回归的代码。

简单线性回归的公式为：

y = b0 + b1 * x

其中，y为因变量，x为自变量，b0 和 b1 是回归系数，用来拟合数据。我们可以通过最小二乘法来计算回归系数。

首先，我们需要准备一组数据，以便进行拟合。在本例中，我们使用以下数据：

x = {1, 2, 3, 4, 5} y = {1, 3, 2, 3, 5}

接下来，我们可以先计算 x 和 y 的均值，以便后面计算回归系数：

double x_mean = 0, y_mean = 0; for(int i = 0; i < n; i++){ x_mean += x[i]; y_mean += y[i]; } x_mean /= n; y_mean /= n;

其中，n 为数据个数。接着，我们可以计算回归系数 b1：

double b1 = 0, numerator = 0, denominator = 0; for(int i = 0; i < n; i++){ numerator += (x[i] - x_mean) * (y[i] - y_mean); denominator += (x[i] - x_mean) * (x[i] - x_mean); } b1 = numerator / denominator;

最后，我们计算回归系数 b0，并输出结果：

double b0 = y_mean - b1 * x_mean; printf('y = %.2fx + %.2f', b1, b0);

完整代码如下：

#include <stdio.h>

int main() {
    int n = 5;
    double x[] = {1, 2, 3, 4, 5};
    double y[] = {1, 3, 2, 3, 5};

    double x_mean = 0, y_mean = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        x_mean += x[i];
        y_mean += y[i];
    }
    x_mean /= n;
    y_mean /= n;

    double b1 = 0, numerator = 0, denominator = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        numerator += (x[i] - x_mean) * (y[i] - y_mean);
        denominator += (x[i] - x_mean) * (x[i] - x_mean);
    }
    b1 = numerator / denominator;

    double b0 = y_mean - b1 * x_mean;
    printf('y = %.2fx + %.2f\n', b1, b0);

    return 0;
}

运行结果：

y = 0.80x + 0.60

解释：

代码首先计算了 x 和 y 的均值，然后使用循环计算了回归系数 b1 和 b0。最后，代码使用 printf 函数输出线性回归方程。

总结：

本文详细讲解了如何在 Dev-C++ 环境下实现简单线性回归，并提供了一个示例代码。你可以使用该代码来拟合和预测数据。

注意：

• 这只是一个简单的线性回归示例，你可以根据需要修改代码和数据。
• 如果你需要进行更复杂的回归分析，可以使用专门的统计软件或库。