OLS回归JS库

debugcn 发表于 Dev

只要

我正在使用Beta.js框架创建SPA，整个应用程序由一系列CSV驱动。CSV看起来像这样。

Day, Time, Place, Score
Tuesday, 9:00 pm, Omaha, 13
Monday, 8:15 pm, KC, 15

这个想法是，将会有一系列的下拉菜单，甚至是一个拖放功能，在其中可以选择对哪个csv标题进行回归。显然分配因变量和自变量。

我一直找不到能够在我想要的规模上进行回归的js库。CSV可能大约为300,000行。我对JS相对较新，并且不希望从头开始编写它，如果有人有OLS回归的方法，我将不胜感激。

只要

目前没有包含OLS回归的统计库，但是我在这里找到了它的代码。http://trentrichardson.com/2010/04/06/compute-linear-regressions-in-javascript/

这是代码：

function linearRegression(y,x){
        var lr = {};
        var n = y.length;
        var sum_x = 0;
        var sum_y = 0;
        var sum_xy = 0;
        var sum_xx = 0;
        var sum_yy = 0;

        for (var i = 0; i < y.length; i++) {

            sum_x += x[i];
            sum_y += y[i];
            sum_xy += (x[i]*y[i]);
            sum_xx += (x[i]*x[i]);
            sum_yy += (y[i]*y[i]);
        }

        lr['slope'] = (n * sum_xy - sum_x * sum_y) / (n*sum_xx - sum_x * sum_x);
        lr['intercept'] = (sum_y - lr.slope * sum_x)/n;
        lr['r2'] = Math.pow((n*sum_xy - sum_x*sum_y)/Math.sqrt((n*sum_xx-sum_x*sum_x)*(n*sum_yy-sum_y*sum_y)),2);

        return lr;
}

var known_y = [1, 2, 3, 4];
var known_x = [5.2, 5.7, 5.0, 4.2];

var lr = linearRegression(known_y, known_x);
// lr.slope
// lr.intercept
// lr.r2

这很容易成为我发现的最好的工具，并且可以轻松构建到Backbone.js框架中。

本文收集自互联网，转载请注明来源。

如有侵权，请联系[email protected] 删除。