c#一元线性回归总结

方法是网上搜的，说下自己的理解，就是根据参数来计算出k和b，不能直接就使用,对多个参数进行拟合一下

using System;
using System.Collections.Generic;
 
namespace LinearRegression
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            List<Point> _PList = new List<Point>();
            _PList.Add(new Point(1, 3.09));
            _PList.Add(new Point(2, 5.06));
            _PList.Add(new Point(3, 7.03));
            _PList.Add(new Point(4, 9.12));
            _PList.Add(new Point(5, 10.96));
            _PList.Add(new Point(6, 12.91));
            _PList.Add(new Point(7, 15.01));
 
            Line line = LinearRegressionSolve(_PList);
            Console.WriteLine("Y = " + line.K + " X " + "+ " + line.B);
 
            line = LinearRegressionSolve2(_PList);
            Console.WriteLine("Y = " + line.K + " X " + "+ " + line.B);
 
            line = LinearRegressionSolve3(_PList);
            Console.WriteLine("Y = " + line.K + " X " + "+ " + line.B);
            Console.ReadKey();
        }
 
        static Line LinearRegressionSolve(List<Point> _plist)
        {
            double k = 0, b = 0;
            double sumX = 0, sumY = 0;
            double avgX = 0, avgY = 0;
            foreach (var v in _plist)
            {
                sumX += v.X;
                sumY += v.Y;
            }
            avgX = sumX / (_plist.Count + 0.0);
            avgY = sumY / (_plist.Count + 0.0);
 
            //sumA=(x-avgX)(y-avgY)的和 sumB=(x-avgX)平方
            double sumA = 0, sumB = 0;
            foreach (var v in _plist)
            {
                sumA += (v.X - avgX) * (v.Y - avgY);
                sumB += (v.X - avgX) * (v.X - avgX);
            }
            k = sumA / (sumB + 0.0);
            b = avgY - k * avgX;
 
            Line line = new Line(k, b);
            return line;
        }
 
        static Line LinearRegressionSolve2(List<Point> _plist)
        {
            double k = 0, b = 0;
            double sumX = 0, sumY = 0;
            double sumXY = 0, sumXX = 0;
            foreach (var v in _plist)
            {
                sumX += v.X;
                sumY += v.Y;
                sumXY += v.X * v.Y;
                sumXX += v.X * v.X;
            }
 
            k = (sumX * sumY / (_plist.Count + 0.0) - sumXY) / (sumX * sumX / (_plist.Count + 0.0) - sumXX);
            b = (sumY - k * sumX) / (_plist.Count + 0.00);
 
            Line line = new Line(k, b);
            return line;
        }
 
        static Line LinearRegressionSolve3(List<Point> _plist)
        {
            double k = 0, b = 0;
            double sumX = 0, sumY = 0;
            double avgX = 0, avgY = 0;
            double sumXY = 0, sumXX = 0;
            foreach (var v in _plist)
            {
                sumX += v.X;
                sumY += v.Y;
                sumXY += v.X * v.Y;
                sumXX += v.X * v.X;
            }
            avgX = sumX / (_plist.Count + 0.0);
            avgY = sumY / (_plist.Count + 0.0);
 
            k = (sumXY-avgY*sumX) / (sumXX - avgX * sumX);
            b = avgY - k * avgX;
 
            Line line = new Line(k, b);
            return line;
        }
 
    }
 
    public class Line
    {
        public double K { get; set; }
        public double B { get; set; }
 
        public Line(double k, double b)
        {
            K = k;
            B = b;
        }
    }
 
    public class Point
    {
        public double X { get; set; }
        public double Y { get; set; }
 
        public Point(double x, double y)
        {
            X = x;
            Y = y;
        }
    }
 
}