org.opengion.penguin.math.statistics

## クラス HybsMultiRegression

- java.lang.Object
- - org.opengion.penguin.math.statistics.HybsMultiRegression

- すべての実装されたインタフェース:
    HybsRegression

      public class HybsMultiRegression
      extends Object
      implements HybsRegression

  apache.commons.mathを利用したOLS重回帰計算のクラスです。 y = c0 + x1c1 + x2c2 + x3c3 ...の係数を求めます。 c0の切片を考慮するかどうかはnoInterceptで決めます。

- - ### コンストラクタの概要

    コンストラクタ
    コンストラクタと説明
    `HybsMultiRegression(double[][] in_x, double[] in_y, boolean noIntercept)` コンストラクタ。
    `HybsMultiRegression(double[] in_c, boolean noIntercept)` コンストラクタ。

  - ### メソッドの概要

    メソッド
    修飾子とタイプ | メソッドと説明
    --- | ---
    `double[]` | `getCoefficient()` 係数をセットした配列を返します。
    `double` | `getRSquare()` 決定係数の取得。
    `static void` | `main(String[] args)`
    `double` | `predict(double... in_x)` 計算( c0 + c1x1...)を行う。
    `void` | `setCoefficient(double[] in_c)` 配列の内容を係数としてセットします。

    - ### クラスから継承されたメソッド java.lang.Object

      `clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait`

- - ### コンストラクタの詳細

    - #### HybsMultiRegression

          public HybsMultiRegression(double[][] in_x,
                             double[] in_y,
                             boolean noIntercept)

      コンストラクタ。 与えた二次元データを元に重回帰を計算します。 xデータとして二次元配列を与えます。 noInterceptで切片有り無しを選択します。
      パラメータ:
        `in_x` - 説明変数
        `in_y` - 目的変数
        `noIntercept` - 切片利用有無(trueで利用しない)

    - #### HybsMultiRegression

          public HybsMultiRegression(double[] in_c,
                             boolean noIntercept)

      コンストラクタ。 係数配列を与えられるようにしておきます。 （以前に計算したものを利用）
      パラメータ:
        `in_c` - 係数配列
        `noIntercept` - 切片利用有無(trueで利用しない)

  - ### メソッドの詳細

    - #### getCoefficient

          public double[] getCoefficient()

      係数をセットした配列を返します。
      定義:
        `getCoefficient` インタフェース内 `HybsRegression`
      戻り値:
        各係数の配列

    - #### setCoefficient

          public void setCoefficient(double[] in_c)

      配列の内容を係数としてセットします。
      定義:
        `setCoefficient` インタフェース内 `HybsRegression`
      パラメータ:
        `in_c` - 係数配列

    - #### getRSquare

          public double getRSquare()

      決定係数の取得。
      定義:
        `getRSquare` インタフェース内 `HybsRegression`
      戻り値:
        決定係数

    - #### predict

          public double predict(double... in_x)

      計算( c0 + c1x1...)を行う。 noInterceptによってc0の利用を決める。 xの大きさが足りない場合は0を返す。
      定義:
        `predict` インタフェース内 `HybsRegression`
      パラメータ:
        `in_x` - 必要な大きさの変数配列
      戻り値:
        計算結果

    - #### main

          public static void main(String[] args)

      パラメータ:
        `args` -

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