32、线性回归与曲线拟合技术详解

线性回归与曲线拟合技术详解

在数据分析和统计建模领域，线性回归和曲线拟合是非常重要的工具。它们可以帮助我们理解数据之间的关系，预测未来趋势，以及对数据进行建模和分析。本文将详细介绍线性回归和曲线拟合的相关知识，包括线性回归的实现、曲线拟合的方法、如何创建拟合函数、显示拟合函数以及实际应用示例。

1. 线性回归分析

线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的统计方法。以下是一个线性回归分析的示例代码：

from java.awt import Color
p1 = Serialized.read('data.ser')
c1 = HPlot('Canvas', 700, 500, 2, 1)
c1.visible()
c1.setGTitle('Linear regression')
c1.setAutoRange()
r = LinReg(p1)
print(r.getIntercept(), '+/-', r.getInterceptError())
print(r.getSlope(), '+/-', r.getSlopeError())
print('Correlation=', r.getCorrelation())
c1.cd(1, 1)
c1.draw(p1)
c1.draw(r.getResult())
c1.draw(r.getConfidence())
c1.cd(2, 1)
c1.setAutoRange()
c1.draw(p1)
c1.draw(r.getResult())
c1.draw(r.getPrediction())

该脚本的输出结果如下：