Keyword: 単線形回帰
概要
本サンプルは単線形回帰を行うC言語によるサンプルプログラムです。 本サンプルは以下に示される観測値について単線形回帰分析を行い、回帰定数、回帰係数、回帰の残差の平方和や自由度を出力します。
※本サンプルはnAG Cライブラリに含まれる関数 nag_simple_linear_regression() のExampleコードです。本サンプル及び関数の詳細情報は nag_simple_linear_regression のマニュアルページをご参照ください。
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入力データ
（本関数の詳細はnag_simple_linear_regression のマニュアルページを参照）1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
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nag_simple_linear_regression (g02cac) Example Program Data Nag_AboutMean Nag_TRUE 8 1.0 20.0 1.0 0.0 15.5 1.0 4.0 28.3 1.0 7.5 45.0 1.0 2.5 24.5 1.0 0.0 10.0 1.0 10.0 99.0 1.0 5.0 31.2 1.0
- １行目はタイトル行で読み飛ばされます。
- ２行目に回帰に定数項を含むかどうかを示すパラメータ(mean)と重みづけをするかどうかを示すパラメータ(weight)を指定しています。"Nag_AboutMean" は回帰定数があることを意味し、"Nag_TRUE" は重みづけをすることを意味しています。
- ３行目に観測値の数(n)を指定しています。
- ４から１１行目には縦１列めに独立変数の値(x)、縦２列めに従属変数の値(y)、縦３列目に重み(wt)を指定しています。
出力結果
（本関数の詳細はnag_simple_linear_regression のマニュアルページを参照）1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
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nag_simple_linear_regression (g02cac) Example Program Results Regression constant a = 7.5982 Standard error of the regression constant a = 6.6858 Regression coefficient b = 7.0905 Standard error of the regression coefficient b = 1.3224 The regression coefficient of determination = 0.8273 The sum of squares of the residuals about the regression = 965.2454 Number of degrees of freedom about the regression = 6.0000
- ３行目に回帰定数が出力されています。
- ５行目に回帰定数の誤差が出力されています。
- ７行目に回帰係数が出力されています。
- ９行目に回帰係数の誤差が出力されています。
- １１行目に回帰決定係数が出力されています。
- １３行目に回帰の残差の平方和が出力されています。
- １５行目に回帰の自由度が出力されています。
ソースコード
（本関数の詳細はnag_simple_linear_regression のマニュアルページを参照）
※本サンプルソースコードはnAG数値計算ライブラリ（Windows, Linux, MAC等に対応）の関数を呼び出します。
サンプルのコンパイル及び実行方法
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/* nag_simple_linear_regression (g02cac) Example Program.
*
* CLL6I261D/CLL6I261DL Version.
*
* Copyright 2017 Numerical Algorithms Group.
*
* Mark 26.1, 2017.
*/
#include <nag.h>
#include <stdio.h>
#include <nag_stdlib.h>
#include <nagg02.h>
int main(void)
{
Integer exit_status = 0, i, n;
Nag_SumSquare mean;
Nag_Boolean weight;
char nag_enum_arg[40];
double a, b, df, err_a, err_b, rsq, rss;
double *wt = 0, *wtptr, *x = 0, *y = 0;
NagError fail;
INIT_FAIL(fail);
printf("nag_simple_linear_regression (g02cac) Example Program Results\n");
/* Skip heading in data file */
scanf("%*[^\n]");
scanf(" %39s", nag_enum_arg);
/* nag_enum_name_to_value (x04nac).
* Converts nAG enum member name to value
*/
mean = (Nag_SumSquare) nag_enum_name_to_value(nag_enum_arg);
scanf(" %39s", nag_enum_arg);
weight = (Nag_Boolean) nag_enum_name_to_value(nag_enum_arg);
scanf("%ld", &n);
if (n >= (mean == Nag_AboutMean ? 2 : 1)) {
if (!(x = nAG_ALLOC(n, double)) ||
!(y = nAG_ALLOC(n, double)) || !(wt = nAG_ALLOC(n, double)))
{
printf("Allocation failure\n");
exit_status = -1;
goto END;
}
}
else {
printf("Invalid n.\n");
exit_status = 1;
return exit_status;
}
if (weight) {
wtptr = wt;
for (i = 0; i < n; ++i)
scanf("%lf%lf%lf", &x[i], &y[i], &wt[i]);
}
else {
wtptr = (double *) 0;
for (i = 0; i < n; ++i)
scanf("%lf%lf", &x[i], &y[i]);
}
/* nag_simple_linear_regression (g02cac).
* Simple linear regression with or without a constant term,
* data may be weighted
*/
nag_simple_linear_regression(mean, n, x, y, wtptr, &a, &b, &err_a, &err_b,
&rsq, &rss, &df, &fail);
if (fail.code != NE_NOERROR) {
printf("Error from nag_simple_linear_regression (g02cac).\n%s\n",
fail.message);
exit_status = 1;
goto END;
}
if (mean == Nag_AboutMean) {
printf("\nRegression constant a = %6.4f\n\n", a);
printf("Standard error of the regression constant a = %6.4f\n\n", err_a);
}
printf("Regression coefficient b = %6.4f\n\n", b);
printf("Standard error of the regression coefficient b = %6.4f\n\n", err_b);
printf("The regression coefficient of determination = %6.4f\n\n", rsq);
printf("The sum of squares of the residuals about the "
"regression = %6.4f\n\n", rss);
printf("Number of degrees of freedom about the "
"regression = %6.4f\n\n", df);
END:
nAG_FREE(x);
nAG_FREE(y);
nAG_FREE(wt);
return exit_status;
}