移动最小二乘法 c语言 根据一个x求出对应y

移动最小二乘法是一种用于线性回归的方法，可以根据给定的一组x和y值，拟合出一条直线，从而预测任意x对应的y值。下面是一个基于移动最小二乘法的C语言程序，可以计算任意x对应的y值：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define MAX_SIZE 100

// 计算移动平均值
double calc_mean(double *data, int n)
{
    int i;
    double sum = 0.0;
    for (i = 0; i < n; i++) {
        sum += data[i];
    }
    return sum / n;
}

// 计算移动方差
double calc_var(double *data, int n)
{
    int i;
    double mean = calc_mean(data, n);
    double sum = 0.0;
    for (i = 0; i < n; i++) {
        sum += (data[i] - mean) * (data[i] - mean);
    }
    return sum / n;
}

// 计算移动协方差
double calc_cov(double *x, double *y, int n)
{
    int i;
    double mean_x = calc_mean(x, n);
    double mean_y = calc_mean(y, n);
    double sum = 0.0;
    for (i = 0; i < n; i++) {
        sum += (x[i] - mean_x) * (y[i] - mean_y);
    }
    return sum / n;
}

// 计算斜率和截距
void calc_slope_intercept(double *x, double *y, int n, double *slope, double *intercept)
{
    double var_x = calc_var(x, n);
    double cov_xy = calc_cov(x, y, n);
    *slope = cov_xy / var_x;
    *intercept = calc_mean(y, n) - (*slope) * calc_mean(x, n);
}

int main()
{
    int n, i;
    double x[MAX_SIZE], y[MAX_SIZE], new_x, slope, intercept;

    // 输入数据
    printf("Enter the number of data points: ");
    scanf("%d", &n);
    printf("Enter the data points (x, y):\n");
    for (i = 0; i < n; i++) {
        scanf("%lf %lf", &x[i], &y[i]);
    }

    // 计算斜率和截距
    calc_slope_intercept(x, y, n, &slope, &intercept);

    // 输入新的x值，计算对应的y值
    printf("Enter a new value of x: ");
    scanf("%lf", &new_x);
    printf("The corresponding value of y is: %lf\n", slope * new_x + intercept);

    return 0;
}

在程序中，我们首先定义了一个`calc_mean`函数，用于计算给定数据的平均值。然后定义了一个`calc_var`函数，用于计算数据的方差。接下来，我们定义了一个`calc_cov`函数，用于计算x和y的协方差。最后，我们定义了一个`calc_slope_intercept`函数，用于根据给定的x和y值，计算出拟合直线的斜率和截距。

在`main`函数中，我们首先输入数据，然后调用`calc_slope_intercept`函数，计算出拟合直线的斜率和截距。最后，我们输入一个新的x值，计算对应的y值，并输出结果。

注意，移动最小二乘法是一种基于历史数据的预测方法，因此需要足够的数据来计算出拟合直线的斜率和截距。如果数据过少，可能会导致预测结果不准确。