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C-Programm zur Berechnung des polynomialen Regressionsalgorithmus

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2023-08-26 16:41:06883Durchsuche

C-Programm zur Berechnung des polynomialen Regressionsalgorithmus

Regression ist eine prädiktive Modellierungstechnik, die die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer nicht abhängigen Variablen untersucht.

Polynomielle Regression

Es handelt sich um eine Form der Regressionsanalyse, die die Beziehung zwischen der unabhängigen Variablen x und der abhängigen Variablen y zeigt, bei der es sich um ein Polynommodell vom Grad n von x handelt.

Beispiel

Das Folgende ist das C-Programm zur Berechnung des polynomialen Regressionsalgorithmus

#include<math.h>
#include<stdio.h>
#include<conio.h>
main(){
   int i,j,k,m,n;
   float x[20],y[20],u,a[10],c[20][20],power,r;
   printf("enter m,n:");
   scanf("%d%d",&m,&n);
   for(i=1;i<=n;i++){
      printf("enter values of x and y");
      scanf("%f%f",&x[i],&y[i]);
   }
   for(j=1;j<=m+1;j++)
   for(k=1;k<=m+1;k++){
      c[j][k]=0;
      for(i=1;i<=n;i++){
         power=pow(x[i],j+k-2);
         c[j][k]=c[j][k]+power;
      }
   }
   for(j=1;j<=m+1;j++){
      c[j][m+2]=0;
      for(i=1;i<=n;i++){
         r=pow(x[i],j-1);
         c[j][m+2]=c[j][m+2]+y[i]*r;
      }
   }
   for(i=1;i<=m+1;i++){
      for(j=1;j<=m+2;j++){
         printf("%.2f\t",c[i][j]);
      }
      printf("</p><p>");
   }
   for(k=1;k<=m+1;k++)
      for(i=1;i<=m+1;i++){
         if(i!=k){
            u=c[i][k]/c[k][k];
            for(j=k;j<=m+2;j++){
               c[i][j]=c[i][j]-u*c[k][j];
         }
      }
   }
   for(i=1;i<=m+1;i++){
      a[i]=c[i][m+2]/c[i][i];
      printf("a[%d]=%f</p><p>",i,a[i]);
   }
   getch();
}

Ausgabe

Wenn das obige Programm ausgeführt wird, erzeugt es das folgende Ergebnis: −

enter m,n:4 5
enter values of x and y1 1
enter values of x and y2 3
enter values of x and y1 2
enter values of x and y1 2
enter values of x and y1 1
5.00  6.00  8.00  12.00  20.00  9.00
6.00  8.00  12.00 20.00  36.00  12.00
8.00  12.00 20.00 36.00  68.00  18.00
12.00 20.00 36.00 68.00  132.00 30.00
20.00 36.00 68.00 132.00 260.00 54.00
a[1]=1.750000
a[2]=-2.375000
a[3]=2.000000
a[4]=0.500000
a[5]=-0.375000

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