Java 通过OLS多重线性回归计算估计值

我正在学习线性回归，并在apache commons数学库3.5中使用它。 我运行了下面的示例代码来计算回归参数

//根据身高和腰围估算体重
OLSMultipleLinearRegression回归=新的OLSMultipleLinearRegression（）；
//重量
double[]y=新的double[]{50,60,65,65,70,75,80,85,90,95}；
//身高、腰围
双精度[]x=新双精度[10][]；
x[0]=新的双[]{165，65}；
x[1]=新的双[]{170，68}；
x[2]=新的双[]{172，70}；
x[3]=新的双[]{175，65}；
x[4]=新的双[]{170,80}；
x[5]=新的双[]{172，85}；
x[6]=新的双[]{183，78}；
x[7]=新的双[]{187，79}；
x[8]=新的双[]{180,95}；
x[9]=新的双[]{185，97}；
回归：新样本数据（y，x）；
double[]coe=回归。estimateRegressionParameters（）；
用于（双p:coe）{
系统输出println（p）；
}

我想计算每行的估计值，以便绘制它们。 但只要我阅读了文档，库就不会提供这样做的方法。 当然，这并不困难，可以通过以下方式实现：

double[]z=新的双精度[10]；
对于（int i=0；i

但是有更好的方法吗？

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我发现了它，它似乎接近我的目的，但它是一个受保护的方法。

我决定通过继承OLSMultipleLinearRegression类来创建MyOLSMultipleLinearRegression类，并实现以下函数

public double[] calculateEstimatedValues() {
    RealVector b = calculateBeta();
    return getX().operate(b).toArray();
}