通过WeightedObservedPoints 二次拟合获取R方值

是的，您可以使用 `WeightedObservedPoints` 类和 `PolynomialCurveFitter` 类来进行二次拟合并计算 R 方值。

以下是一个示例代码：

import org.apache.commons.math3.fitting.PolynomialCurveFitter;
import org.apache.commons.math3.fitting.WeightedObservedPoints;

public class R2Calculator {
    public static void main(String[] args) {
        WeightedObservedPoints obs = new WeightedObservedPoints();
        obs.add(1, 2);
        obs.add(2, 5);
        obs.add(3, 10);
        obs.add(4, 17);
        obs.add(5, 26);

        PolynomialCurveFitter fitter = PolynomialCurveFitter.create(2);
        double[] coefficients = fitter.fit(obs.toList());

        double rSquare = getRSquare(obs, coefficients);
        System.out.println("R Square: " + rSquare);
    }

    private static double getRSquare(WeightedObservedPoints obs, double[] coefficients) {
        double yMean = obs.getMean();
        double ssTot = 0;
        double ssRes = 0;

        for (int i = 0; i < obs.toList().size(); i++) {
            double x = obs.toList().get(i).getX();
            double y = obs.toList().get(i).getY();
            double yHat = coefficients[0] + coefficients[1] * x + coefficients[2] * x * x;

            ssTot += Math.pow(y - yMean, 2);
            ssRes += Math.pow(y - yHat, 2);
        }

        return 1 - ssRes / ssTot;
    }
}

在这个示例中，我们使用 `WeightedObservedPoints` 类存储观测值 `(1, 2), (2, 5), (3, 10), (4, 17), (5, 26)`。然后，我们使用 `PolynomialCurveFitter` 类进行二次拟合，并将观测点添加到拟合模型中。我们还定义了一个 `getRSquare()` 方法来计算 R 方值。该方法首先计算总平方和 `ssTot` 和残差平方和 `ssRes`，然后使用以下公式计算 R 方值：`R^2 = 1 - ssRes / ssTot`。

请注意，您需要使用 Apache Commons Math 库来运行此示例。