C# 使用MathNet.Numerics通过原点拟合回归线_C#_Linear Regression_Math.net

C# 使用MathNet.Numerics通过原点拟合回归线

C# 使用MathNet.Numerics通过原点拟合回归线,c#,linear-regression,math.net,C#,Linear Regression,Math.net,我有两个包含生理数据的双数组（double[]xvalue，yvalue）对于这些数据，我目前使用以下方法执行“无约束”线性回归： Tuple<double, double> r = Fit.Line(XValues, YValues); double YIntercept = r.Item1; double Slope = r.Item2; Tuple r=Fit.Line（xvalue，yvalue）；双YIntercept=r.Item1；双斜率=r.2；当通过原点

我有两个包含生理数据的双数组（double[]xvalue，yvalue）

对于这些数据，我目前使用以下方法执行“无约束”线性回归：

Tuple<double, double> r = Fit.Line(XValues, YValues);
double YIntercept = r.Item1;
double Slope = r.Item2;

Tuple r=Fit.Line（xvalue，yvalue）；
双YIntercept=r.Item1；
双斜率=r.2；

当通过原点进行回归时，允许用户检查最佳拟合线有合理的（生理）原因

如何使用MathNet实现这一点？

除了

Fit.Line

之外，还有一个更通用的

Fit.linearcomposition

函数。由于前者基本上是在

y:x->p0*1.0+p1*x

中查找

p0

和

p1

，因此它也可以写成

Fit.linearcomposition（XValues，YValues，x=>1.0，x=>x）

您正在寻找一条穿过原点的线，

p0

被强制为零。因此，我们的方程简化为

y:x->p1*x

，可以使用

Fit.LinearCombination（XValues，YValues，x=>x）

除了

Fit.Line