寻找一个样本如何做加权线性回归

Question

我想用MathNet来计算我的数据的加权线性回归。

该文档是here。

我试图找到a x + b = y，使它最适合（x，y，w）的列表，其中w是每个点的权重。

 var r = WeightedRegression.Weighted(
      weightedPoints.Select(p=>new Tuple<double[],double>(new [] { p.LogAvgAmount}, p.Frequency), 
      weightedPoints.Select(p=>Convert.ToDouble(p.Weight)).ToArray(), false); 

因此，在r我得到一个单一的点。我期待的是a和b的值。

我在做什么错？

Answer 1

WeightedRegression.Weighted预计预测矩阵作为第一个参数，并且只传递LogAvgAmount。尝试添加一个1到列表或调用WeightedRegression.Weighted与intercept: true

var x = weightedPoints.Select(p => new[] {p.LogAvgAmount}).ToArray(); 
var y = weightedPoints.Select(p => p.Frequency).ToArray(); 
var w = weightedPoints.Select(p => Convert.ToDouble(p.Weight)).ToArray(); 

// r1 == r2 
var r1 = WeightedRegression.Weighted(weightedPoints.Select(p => 
    new[] {1, p.LogAvgAmount}).ToArray(), y, w); 

var r2 = WeightedRegression.Weighted(x, y, w, intercept: true);