eBox组件API手册：线性回归分析

"eBox组件API手册1，版本19.1.03，主要介绍的是线性回归分析相关的函数，包括一元线性回归和多元线性回归，并提供了示例代码和联系方式以获取帮助。" 本文档是关于eBox组件的API手册，主要关注线性回归分析的实现。线性回归是一种统计方法，用于研究两个或多个变量之间的关系，特别是自变量（影响因素）对因变量（预测目标）的影响。手册中提供了两个关键函数：`linear_regression`和`multiple_regression`。 1. `linear_regression`函数： - 函数原型：`linear_regression(double* data, int rows, double* a, double* b, double* SquarePoor)` - 这个函数用于执行一元线性回归分析，参数包括数据指针`data`、行数`rows`、斜率`a`、截距`b`以及回归平方和（SSR）的输出指针`SquarePoor`。 - 一元线性回归分析适用于只有一个自变量和一个因变量的情况，试图通过一条直线来最好地拟合数据点。 2. `multiple_regression`函数： - 函数原型：`multiple_regression(double* data, int rows, int cols, double* Answer, double* SquarePoor)` - 多元线性回归函数处理包含两个或更多自变量的情况，参数`cols`代表列数，对应于自变量的数量。`Answer`指针用于存储模型的系数，`SquarePoor`仍然是回归平方和的输出。 - 多元线性回归试图找到最佳的超平面（在二维情况下为直线），以尽可能接近所有数据点。 回归分析中的几个重要概念： - 回归平方和（SSR）：它衡量了因变量的回归值与其均值之间的差异，反映了自变量变化对因变量的影响。 - 残差平方和（SSE）：表示实际观测值与回归值的差的平方和，揭示了回归线未能解释的那部分变异。 - 总平方和（SST）：等于SSR和SSE之和，反映了因变量整体的波动情况。 手册提醒用户，尽管提供了这些函数的说明，但并未涵盖所有变量和宏的详细信息，建议查看源代码的注释以获取更多信息。同时，手册可能存在错误，用户应以头文件中的内容为准。如果发现错误或需要帮助，可以联系指定的邮箱地址。 eBox组件API手册1是开发者进行线性回归分析的参考工具，提供了基础函数实现和统计概念的介绍，以便用户能够在其项目中集成和使用这些功能。