org.opengion.penguin.math.statistics

## クラス HybsSquadraticRegression

- java.lang.Object
- - org.opengion.penguin.math.statistics.HybsSquadraticRegression

- すべての実装されたインタフェース:
    HybsRegression

      public class HybsSquadraticRegression
      extends java.lang.Object
      implements HybsRegression

  独自実装の二次回帰計算クラスです。 f(x) = c1x^2 + c2x + c3 の曲線を求めます。

- - ### コンストラクタの概要

    コンストラクタ
    コンストラクタと説明
    `HybsSquadraticRegression()` コンストラクタ このコンストラクタを利用した場合はtrainを実施して学習するか、setCoefficientで係数をセットする。
    `HybsSquadraticRegression(double[][] data)` コンストラクタ。
    `HybsSquadraticRegression(double c1, double c2, double c3)` コンストラクタ。

  - ### メソッドの概要

    メソッド
    修飾子とタイプ | メソッドと説明
    --- | ---
    `double` | `getC1()` 係数c1の取得。
    `double` | `getC2()` 係数c2の取得。
    `double` | `getC3()` 係数c3取得。
    `double[]` | `getCoefficient()` c1,c2,c3の順にセットした配列を返します。
    `double` | `getRSquare()` 決定係数の取得。
    `static void` | `main(java.lang.String[] args)`
    `double` | `predict(double... in_x)` c1*x^2 + c2*x + c3を計算
    `void` | `setCoefficient(double[] in_c)` c1,c2,c3の順に配列の内容をセットします。
    `void` | `setOption(double[] opt)` このクラスでは未使用。
    `void` | `train(double[][] data)` 係数計算 c3Σ＋c2Σx＋c1Σx^2＝Σy c3Σx＋c2Σ(x^2)＋c1Σx^3＝Σ(xy) c3Σ(x^2)＋c2Σ(x^3)＋c1Σ(x^4)＝Σ(ｘ^2*y) この三元連立方程式を解くことになる。

    - ### クラスから継承されたメソッド java.lang.Object

      `clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait`

- - ### コンストラクタの詳細

    - #### HybsSquadraticRegression

          public HybsSquadraticRegression(double[][] data)

      コンストラクタ。 与えた二次元データを元に二次回帰を計算します。
      パラメータ:
        `data` - xとyの組み合わせの配列

    - #### HybsSquadraticRegression

          public HybsSquadraticRegression(double c1,
                                  double c2,
                                  double c3)

      コンストラクタ。 係数を与えます。 （以前に計算したものを利用）
      パラメータ:
        `c1` - ２次の係数
        `c2` - １次の係数
        `c3` - ０次の係数

    - #### HybsSquadraticRegression

          public HybsSquadraticRegression()

      コンストラクタ このコンストラクタを利用した場合はtrainを実施して学習するか、setCoefficientで係数をセットする。

  - ### メソッドの詳細

    - #### train

          public void train(double[][] data)

      係数計算 c3Σ＋c2Σx＋c1Σx^2＝Σy c3Σx＋c2Σ(x^2)＋c1Σx^3＝Σ(xy) c3Σ(x^2)＋c2Σ(x^3)＋c1Σ(x^4)＝Σ(ｘ^2*y) この三元連立方程式を解くことになる。
      パラメータ:
        `data` - x,yの配列

    - #### setOption

          public void setOption(double[] opt)

      このクラスでは未使用。
      パラメータ:
        `opt` - オプション

    - #### getC1

          public double getC1()

      係数c1の取得。
      戻り値:
        係数c1

    - #### getC2

          public double getC2()

      係数c2の取得。
      戻り値:
        係数c2

    - #### getC3

          public double getC3()

      係数c3取得。
      戻り値:
        係数c3

    - #### getCoefficient

          public double[] getCoefficient()

      c1,c2,c3の順にセットした配列を返します。
      定義:
        `getCoefficient` インタフェース内 `HybsRegression`
      戻り値:
        係数の配列

    - #### getRSquare

          public double getRSquare()

      決定係数の取得。
      定義:
        `getRSquare` インタフェース内 `HybsRegression`
      戻り値:
        決定係数

    - #### setCoefficient

          public void setCoefficient(double[] in_c)

      c1,c2,c3の順に配列の内容をセットします。
      定義:
        `setCoefficient` インタフェース内 `HybsRegression`
      パラメータ:
        `in_c` - 係数配列

    - #### predict

          public double predict(double... in_x)

      c1*x^2 + c2*x + c3を計算
      定義:
        `predict` インタフェース内 `HybsRegression`
      パラメータ:
        `in_x` - 与えるx
      戻り値:
        計算結果

    - #### main

          public static void main(java.lang.String[] args)

      パラメータ:
        `args` -

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