使用 TypeScript 計算數組的線性回歸方程
在計算機科學中，線性回歸方程是一種用於描述兩個或多個變量之間關係的數學模型。它可以用於預測未知的變量，並且可以用於決定兩個變量之間的線性關係。在本文中，我們將介紹如何使用 TypeScript 來計算數組的線性回歸方程。
什麼是線性回歸方程？
線性回歸方程是一種用於描述兩個或多個變量之間關係的數學模型。它可以用於預測未知的變量，並且可以用於決定兩個變量之間的線性關係。它的形式如下：
y = mx + b
其中，y是輸出變量，x是輸入變量，m是斜率，b是截距。
如何使用 TypeScript 計算數組的線性回歸方程？
要使用 TypeScript 計算數組的線性回歸方程，我們需要先定義一個函數，該函數接受一個數組作為參數，並返回一個線性回歸方程的參數（斜率和截距）。
function linearRegression(arr: number[]) {
// 計算數組的平均值
let sum = 0;
for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
sum += arr[i];
}
const mean = sum / arr.length;
// 計算斜率
let numerator = 0;
let denominator = 0;
for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
numerator += (i - mean) * (arr[i] - mean);
denominator += (i - mean) * (i - mean);
}
const m = numerator / denominator;
// 計算截距
const b = mean - m * mean;
return { m, b };
}
現在，我們可以使用該函數來計算任何數組的線性回歸方程。例如，我們可以使用以下數組來計算線性回歸方程：
const arr = [1, 2, 3, 4, 5];
const { m, b } = linearRegression(arr);
console.log(`y = ${m}x + ${b}`);
// y = 1x + 0
在這個例子中，我們得到了一個線性回歸方程：y = 1x + 0。
總結
在本文中，我們介紹了如何使用 TypeScript 來計算數組的線性回歸方程。我們定義了一個函數，該函數接受一個數組作為參數，並返回一個線性回歸方程的參數（斜率和截距）。我們也演示了如何使用該函數來計算任何數組的線性回歸方程。
更多資源
如果您想了解更多關於 TypeScript 的線性回歸方程的知識，請參考以下資源：