通过OLSMultipleLinearRegression计算估计值

Question

我正在学习线性回归，并使用apache commons数学库3.5中的OLSMultipleLinearRegression。我运行了以下计算回归参数的示例代码。

// estimate weights from heights and waist
OLSMultipleLinearRegression regression = new OLSMultipleLinearRegression();
// weight
double[] y = new double[] { 50, 60, 65, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95 };
// height, waist
double[][] x = new double[10][];
x[0] = new double[] { 165, 65 };
x[1] = new double[] { 170, 68 };
x[2] = new double[] { 172, 70 };
x[3] = new double[] { 175, 65 };
x[4] = new double[] { 170, 80 };
x[5] = new double[] { 172, 85 };
x[6] = new double[] { 183, 78 };
x[7] = new double[] { 187, 79 };
x[8] = new double[] { 180, 95 };
x[9] = new double[] { 185, 97 };
regression.newSampleData(y, x);

double[] coe = regression.estimateRegressionParameters();
for (double p : coe) {
    System.out.println(p);
}

我想要计算每一行的估计值，以便绘制它们。但是，只要我阅读文档，库就不会提供方法来完成此操作。当然，这并不困难，可以如下实现：

double[] z = new double[10];
for (int i = 0; i < z.length; i++) {
    z[i] = coe[0];
    for (int j = 1; j < coe.length; j++) z[i] += coe[j] * x[i][j - 1];
}

但是有没有更好的方法呢？我找到了calculateResiduals，它似乎接近我的目的，但它是一个受保护的方法。

Answer 1

我决定通过继承OLSMultipleLinearRegression类来创建MyOLSMultipleLinearRegression类，并实现以下函数。

public double[] calculateEstimatedValues() {
    RealVector b = calculateBeta();
    return getX().operate(b).toArray();
}