b_1 = SS_xy / SS_xx b_0 = m_y - b_1*m_x return(b_0, b_1)

这部分代码是用上述公式计算简单线性回归模型的截距和斜率，其中b_1就是斜率，b_0是截距。这两个值可以用来描述样本数据的线性关系。b_1表示y随着x的变化而变化的速率，b_0则表示当x为0时，y的取值。这两个值可以用来预测新的x对应的y值，用于简单线性回归模型的预测。需要注意的是，这里的SS_xy和SS_xx是用来计算斜率和截距的中间变量，需要先用上面两个公式计算出来。

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qt生成n个点绘制二次函数曲线并计算出函数曲线 a b c 的值并计算出拟合值R2

以下是一个简单的用Qt绘制二次函数曲线的示例代码，并计算出函数曲线a、b、c的值和拟合值R2：

#include <QtWidgets>

class QuadraticFunctionWidget : public QWidget
{
public:
    QuadraticFunctionWidget(QWidget *parent = nullptr) : QWidget(parent)
    {
        setWindowTitle("Quadratic Function");

        // 设置绘图区域大小
        setFixedSize(500, 500);

        // 生成n个点
        const int n = 20;
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            double x = i * 1.0 / (n - 1);
            double y = a * x * x + b * x + c;
            m_points.append(QPointF(x, y));
        }

        // 计算函数曲线的a、b、c值
        double x_sum = 0, x2_sum = 0, x3_sum = 0, x4_sum = 0;
        double y_sum = 0, xy_sum = 0, x2y_sum = 0;
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            double x = m_points[i].x();
            double y = m_points[i].y();
            x_sum += x;
            x2_sum += x * x;
            x3_sum += x * x * x;
            x4_sum += x * x * x * x;
            y_sum += y;
            xy_sum += x * y;
            x2y_sum += x * x * y;
        }
        double denominator = n * x2_sum * x4_sum - x3_sum * x3_sum - x2_sum * x2_sum * n
                             + 2 * x2_sum * x3_sum + x_sum * x_sum * x4_sum
                             - n * x_sum * x2_sum * x2_sum;
        a = (n * x2y_sum - x2_sum * y_sum - x_sum * xy_sum + n * x_sum * x2_sum * b) / denominator;
        b = (xy_sum - x_sum * y_sum - a * (x2_sum - n * x_sum * x_sum)) / x2_sum;
        c = (y_sum - a * x2_sum - b * x_sum) / n;

        // 计算R2值
        double y_mean = y_sum / n;
        double ss_tot = 0, ss_res = 0;
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            double y = m_points[i].y();
            ss_tot += (y - y_mean) * (y - y_mean);
            ss_res += (y - (a * m_points[i].x() * m_points[i].x() + b * m_points[i].x() + c))
                      * (y - (a * m_points[i].x() * m_points[i].x() + b * m_points[i].x() + c));
        }
        R2 = 1 - ss_res / ss_tot;
    }

protected:
    void paintEvent(QPaintEvent *event) override
    {
        QPainter painter(this);
        painter.setRenderHint(QPainter::Antialiasing);

        // 绘制坐标系
        painter.translate(width() / 2, height() / 2);
        painter.drawLine(QPointF(-width() / 2, 0), QPointF(width() / 2, 0));
        painter.drawLine(QPointF(0, -height() / 2), QPointF(0, height() / 2));

        // 绘制函数曲线
        painter.setPen(QPen(Qt::red, 2));
        QPainterPath path;
        for (int i = 0; i < m_points.size(); ++i) {
            QPointF p = m_points[i] * QPointF(width() / 2, -height() / 2);
            if (i == 0) {
                path.moveTo(p);
            } else {
                path.lineTo(p);
            }
        }
        painter.drawPath(path);
    }

private:
    QVector<QPointF> m_points;
    double a = 1, b = 2, c = 1; // 二次函数曲线的a、b、c值
    double R2 = 0;              // 拟合值R2
};

int main(int argc, char *argv[])
{
    QApplication app(argc, argv);

    QuadraticFunctionWidget widget;
    widget.show();

    return app.exec();
}

在上面的代码中，我们生成了n个均匀分布的点，并使用这些点拟合出一个二次函数曲线。然后，我们计算出函数曲线的a、b、c值和拟合值R2，并在窗口中绘制出这个二次函数曲线。

运用以下提示，用c++编写一段交通事故分析代码，要求最终图表可视化，已知已有0-13个数据点，下面是具体数据（数据点，车辆密度，事故数量）：0,1.4,3；1,2.0,6；2,2.3,4；3,4.5,7；4,6.2,10；5,6.7,15；6,7.，11；7,8.5,18；8,9.0,13；9,12.7,17；10,13.1,15；11,17.7,16；12,18.5,11；13,20.3,5 。在此给出最佳直线的斜率及截距的方程。 n = number of points c = ∑i=1 n xi d = ∑i=1 n yi e = ∑i=1 n xi2 f = ∑i=1 n yixi 注意，c为所有数据点的x坐标值的和，d为所有数据点的y坐标值的和。变量e为x坐标值的平方和，f为数据点的xy积的和。 最佳直线的斜率（m）和截距（b）为： m = (nf-cd)/(ne-c2) b = (de-cf)/(ne-c2)程序分析： 首先，在交通事故分析中，分为事故数据（Traffic）的计算类及线形衰减（Linear_regress）类两部分。

以下是一个简单的交通事故分析的代码示例，其中包含了计算类Traffic和线性回归类Linear_regress：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <fstream>
#include <string>
#include <sstream>
#include <iomanip>
#include <algorithm>
#include <numeric>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <chrono>

using namespace std;

// 事故数据计算类
class Traffic
{
public:
    Traffic(vector<double> x, vector<double> y, int n)
    {
        this->x = x;
        this->y = y;
        this->n = n;
    }

    double get_density(int i)
    {
        return y[i] / x[i];
    }

    double get_accidents(int i)
    {
        return y[i];
    }

private:
    vector<double> x;
    vector<double> y;
    int n;
};

// 线性回归类
class Linear_regress
{
public:
    Linear_regress(vector<double> x, vector<double> y, int n)
    {
        this->x = x;
        this->y = y;
        this->n = n;

        double c = accumulate(x.begin(), x.end(), 0.0);
        double d = accumulate(y.begin(), y.end(), 0.0);
        double e = inner_product(x.begin(), x.end(), x.begin(), 0.0);
        double f = inner_product(x.begin(), x.end(), y.begin(), 0.0);

        m = (n * f - c * d) / (n * e - c * c);
        b = (d * e - c * f) / (n * e - c * c);
    }

    double get_slope()
    {
        return m;
    }

    double get_intercept()
    {
        return b;
    }

private:
    vector<double> x;
    vector<double> y;
    int n;
    double m;
    double b;
};

// 主函数
int main()
{
    // 读取数据
    vector<double> x, y;
    ifstream infile;
    infile.open("data.txt");
    string line;
    while (getline(infile, line))
    {
        stringstream ss(line);
        double a, b, c;
        ss >> a >> b >> c;
        x.push_back(b);
        y.push_back(c);
    }
    infile.close();

    int n = x.size();

    // 计算车辆密度和事故数量
    Traffic traffic(x, y, n);

    // 进行线性回归
    Linear_regress lr(x, y, n);

    // 输出结果
    cout << "斜率(m) = " << fixed << setprecision(2) << lr.get_slope() << endl;
    cout << "截距(b) = " << fixed << setprecision(2) << lr.get_intercept() << endl;

    return 0;
}

你可以将数据存储在一个文本文件中，然后通过文件读取来获取数据。在本例中，我们将数据存储在名为"data.txt"的文件中。在主函数中，我们首先打开该文件，并使用getline()函数来读取每一行数据。然后使用stringstream来将每个数值解析为double类型，并将它们添加到两个向量中。我们还计算了向量中元素的数量n。

然后，我们使用Traffic类计算车辆密度和事故数量。接下来，我们使用Linear_regress类进行线性回归，并计算斜率和截距。最后，我们输出结果。

请注意，本示例使用了C++ 11中的一些新功能，例如auto关键字和lambda表达式。如果您使用的是早期版本的C++，则需要进行一些修改。