Java中的线性回归类似于R [重复]

Question

可能重复：
Is there a Java library for better linear regression? (E.g., iteratively reweighted least squares)

我有以下代码 inf R，但我需要在 java 中实现相同的东西。我数学不是很厉害，所以需要一些帮助。

test_trait <- c( -0.48812477 , 0.33458213, -0.52754476, -0.79863471, -0.68544309, -0.12970239,  0.02355622, -0.31890850,0.34725819 , 0.08108851)

geno_A <- as.factor(c("Sub_0001"=1, "Sub_0002"=0, "Sub_0003"=1, "Sub_0004"=2, "Sub_0005"=0, "Sub_0006"=0, "Sub_0007"=1, "Sub_0008"=0, "Sub_0009"=1, "Sub_0010"=0))

geno_B <- as.factor(c("Sub_0001"=0, "Sub_0002"=0, "Sub_0003"=0, "Sub_0004"=1, "Sub_0005"=1, "Sub_0006"=0, "Sub_0007"=0, "Sub_0008"=0, "Sub_0009"=0, "Sub_0010"=0) )

fit <- lm(test_trait ~ geno_A*geno_B)
res <- anova(fit)
p.value <- res[3,5]

编辑 1： 我在发布这个问题之前检查了 Apache Commons Math 库并检查了 Is there a Java library for better linear regression? (E.g., iteratively reweighted least squares) ，但我的问题是我无法确定我的情况是简单线性回归还是多重回归。

test_trait 包含由遗传特征geno_A 和geno_B 表达的身高。 geno_A 和 geno_B 是 alleles。

Answer 1

谷歌搜索java linear regression 引导我找到一些有趣的链接，其中这个 SO 问题：

Is there a Java library for better linear regression? (E.g., iteratively reweighted least squares)

Answer 2

线性回归y = a + b*x 可以使用以下等式计算：

b = (n*Σ(X*Y) - (ΣX)*(ΣY)) / (n*Σ(X^2) - (ΣX)^2)
a = (ΣY - b*(ΣX)) / n

这里 Σ(A) 是 A 的所有可用值的总和，n - 这些值的数量（X,Y 对的数量）。

如果需要直接对您的自定义数据结构进行回归，则可能首选自己的实现。库需要传递它支持的数据结构，可能需要克隆大量数据或以其他次优方式设计数据结构。

另一方面，如果数据量不大或double[] 对您的项目来说结构足够好，则来自 Apache Commons 的SimpleRegression 可能适合最常见的情况。