public CoeficenteDeterminacao(RegressaoLinear dados)
{
this.Dados = dados;
this.SomaQuadradoTotal = CalcularSomaQuadradoTotal();
this.SomaQuadradoErros = CalcularSomaQuadradoErro();
this.SomaQuadradosRegressao = CalcularSomaQuadradosRegressao();
this.CoeficienteDeterminacao = this.SomaQuadradosRegressao / this.SomaQuadradoTotal;
}
static void Main(string[] args)
{
double[] Peso_X = { 49.0, 65.0, 45.0, 40.0, 55.0, 45.0, 44.0, 47.0, 50.0, 56.0 };
double[] Carcaca_Y = { 24.0, 40.0, 25.0, 23.5, 33.5, 22.0, 22.5, 23.5, 25.0, 35.0 };
RegressaoLinear regressao = new RegressaoLinear(Peso_X, Carcaca_Y);
Console.Write("Média X: " + regressao.Med_x);
Console.Write("\nMédia Y: " + regressao.Med_Y);
Console.Write("\nCCL: " + regressao.CoeficienteCorrelacaoLinear);
Console.Write("\nCoeficiente Angular: " + regressao.GetCoeficienteAngular());
Console.Write("\nCoeficiente Linear: " + regressao.GetCoeficienteLinear());
Console.Write("\nCoeficiente Determinacao: " + regressao.CoeficenteDeterminacao);
Console.Read();
}
static void Main(string[] args)
{
IEnumerable <LinearValuesModel> records;
List <LinearValuesModel> recordsList;
using (var reader = new StreamReader("C:\\yara_logs\\Clevinho.csv"))
using (var csv = new CsvReader(reader))
{
records = csv.GetRecords <LinearValuesModel>();
recordsList = records.ToList();
}
double [,] recordsArray = recordsList.ToTwoDimensionalArray();
RegressaoLinear modelo = new RegressaoLinear(alpha: 0.00005);
int interacoes = 200000;
modelo.fit(recordsArray, interactions: interacoes);
var(theta0, theta1) = modelo.getThetaValues();
Console.WriteLine($"interação {interacoes -1}: thetaZERO: {theta0} ; thetaUM: {theta1}");
}
