private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            chart1.Series[0].Points.Clear(); //очищаем график, чтоб при новом клике на кнопку стирался предыдущий график
            chart1.Series[1].Points.Clear();
            int n = 30;                      //кол-во точек в массиве. Тут сделай под себя, это значение может меняться динамически. Главное, чтоб кол-во X и Y было одинаковым

            double[] xVals = new double[n];
            double[] yVals = new double[n];

            Random rnd = new Random();

            for (int i = 0; i < n; i++)
            {
                xVals[i] = i;                   //задаем массив X
                yVals[i] = i + rnd.Next(-5, 5); //задаем некоторое отклонение от прямой, это наш массив Y
            }

            SimpleLinearRegression slr = new SimpleLinearRegression(xVals, yVals); //Создаем экземпляр класса и передаем в конструктор созданные выше массивы X и Y

            for (int i = 0; i < yVals.Length; i++)
            {
                chart1.Series[0].Points.AddXY(xVals[i], yVals[i]);        //рисуем точки с некоторым отклонением от прямой (их задали выше)
                chart1.Series[1].Points.AddXY(xVals[i], slr.PredictY(i)); //рисуем те же X и предсказанные Y
            }
        }
        static void Main(string[] args)
        {
            //getting matrix for parabola regression (order n)
            Matrix mParabolaRegression           = Matrix.GetMatrixFromTXT("data\\parabola_regression.txt", '\t');
            NOrderSimpleParabolaRegression nospr = new NOrderSimpleParabolaRegression();
            Matrix z    = nospr.GetRegressionCoefficients(mParabolaRegression, 2);
            double yVal = nospr.GetYForVectorX(z, 84.0);


            //getting matrix from file
            Matrix mFromFile = Matrix.GetMatrixFromTXT("data\\regress_data.txt", '\t');

            //Muliple Linear Regression
            var mlr = new MultipleLinearRegression();

            int[] rows = Enumerable.Range(0, mFromFile.matrixBase.GetLength(0))
                         .Select(i => i)
                         .ToArray();
            Matrix bVector = mlr.GetBCoefficientsForMatrix(mFromFile.GetMatrixPart(rows, new int[] { 1, 2, 3 }),
                                                           mFromFile.GetMatrixPart(rows, new int[] { 0 }));
            //getting y for x0 = 1, x2 = 81, x3 = 259
            double y = mlr.GetYForVectorXs(bVector, new int[] { 1, 81, 259 });

            Console.WriteLine(mFromFile + "\n");
            Console.WriteLine("y for x0 = 1, x1 = 81, x2 = 259 = " + y);

            double[,] a = new double[3, 2];
            a[0, 0]     = 2;
            a[0, 1]     = 6;
            a[1, 0]     = 7;
            a[1, 1]     = 3;
            a[2, 0]     = 5;
            a[2, 1]     = 2;

            double[,] b = new double[2, 3];
            b[0, 0]     = 1;
            b[0, 1]     = 7;
            b[0, 2]     = 3;
            b[1, 0]     = 2;
            b[1, 1]     = 5;
            b[1, 2]     = 6;

            //double[,] sqvArr = new double[2, 2];
            //sqvArr[0, 0] = 1;
            //sqvArr[0, 1] = 7;
            //sqvArr[1, 0] = 3;
            //sqvArr[1, 1] = 2;

            double[,] sqvArr = new double[3, 3];
            sqvArr[0, 0]     = -1;
            sqvArr[0, 1]     = -2;
            sqvArr[0, 2]     = 2;
            sqvArr[1, 0]     = 2;
            sqvArr[1, 1]     = 1;
            sqvArr[1, 2]     = 1;
            sqvArr[2, 0]     = 3;
            sqvArr[2, 1]     = 4;
            sqvArr[2, 2]     = 5;

            Matrix matrixA   = new Matrix(a);
            Matrix matrixB   = new Matrix(b);
            Matrix matrixSkv = new Matrix(sqvArr);

            //Invert matrix
            Matrix invertedSkv = matrixSkv.Invert();

            //determinant of matrix
            double determinant = matrixSkv.GetDeterminant();

            //Transporate matrix
            Console.WriteLine(matrixA);
            Console.WriteLine("\n");
            matrixA = matrixA.Transpose();
            Console.WriteLine(matrixA);

            //Multipling to scalar
            Console.WriteLine(matrixA);
            matrixA = matrixA.MultiplyToScalar(10);
            Console.WriteLine(matrixA);

            Matrix matrixC = Matrix.MultiplyMatrices(matrixA, matrixB);

            Console.WriteLine("Multiply marix\n\n{0}\n\nto matrix\n\n{1}\n\nIt gives:\n\n{2}\n\n"
                              , matrixA, matrixB, matrixC);



            //Calculate simple linear regression
            SimpleLinearRegression slr = new SimpleLinearRegression(xVals, yVals);
            double yPredicted          = slr.PredictY(4);

            Console.WriteLine(yPredicted);

            Console.ReadLine();
        }