Java:时间序列的普通最小二乘

Question

我在使用Apache Commons数学库的OLS时遇到了一些问题。我有一个时间序列y，我想用最小二乘趋势线来拟合前26个观测值。这是我的代码：

List<Double> y = new ArrayList<>(Arrays.asList(206.0, 245.0,
                185.0, 169.0, 162.0, 177.0, 207.0, 216.0, 193.0, 230.0, 212.0,
                192.0, 162.0, 189.0, 244.0, 209.0, 207.0, 211.0, 210.0, 173.0,
                194.0, 234.0, 156.0, 206.0, 188.0, 162.0, 172.0, 210.0, 205.0,
                244.0, 218.0, 182.0, 206.0, 211.0, 273.0, 248.0, 262.0, 258.0,
                233.0, 255.0, 303.0, 282.0, 291.0, 280.0, 255.0, 312.0, 296.0,
                307.0, 281.0, 308.0, 280.0, 345.0));

OLSMultipleLinearRegression ols = new OLSMultipleLinearRegression();
        int obs = y.size()/2;

int vars = 1;

        double data[] = new Utils().toArray(y);

        try {
            ols.newSampleData(data, obs, vars); // 3
        }
        catch(IllegalArgumentException e) {
            System.out.print("Can't sample data: ");
            e.printStackTrace();
        }

        double[] coe = null;
        try {
            coe = ols.estimateRegressionParameters(); // 4
        } catch(Exception e) { // 5
            System.out.print("Can't estimate parameters: ");
            e.printStackTrace();
        }

我得到的结果是：

coe[0] = 58.3379729430363 
coe[1] = 0.7075495794353521

但是，结果应该是(参见屏幕截图也一样)：

coe[0] = 202.6246154
coe[1] = -0.368205128

​

​

有人能帮我解决这个问题吗？

Answer 1

更仔细地阅读文档。您调用的方法是将数据数组偶数索引处的值解释为观察值，将奇数索引处的值解释为预测变量值。

http://commons.apache.org/proper/commons-math/apidocs/org/apache/commons/math4/stat/regression/OLSMultipleLinearRegression.html#newSampleData-double:A-int-int-

我同意这是非常不直观的，我个人会避免使用这种令人困惑的方法。

看起来您想要做的是将x0:25与一个时间变量拟合，时间从1开始。为此，我将创建一个大小为26的数组，创建一个从i= 0开始的For循环，并为第i个索引赋值(i + 1.0)。在那里，您可以使用SimpleRegression类。http://commons.apache.org/proper/commons-math/apidocs/org/apache/commons/math4/stat/regression/SimpleRegression.html