使用 TypeScript 來求線性回歸 (Array Linear Regression)

在資料科學領域，線性回歸是一種常見的分析方法，可以用來預測資料中的趨勢。本文將介紹如何使用 TypeScript 來求線性回歸，並提供一個簡單的範例來說明。

什麼是線性回歸？

線性回歸是一種統計學方法，用於探索兩個或多個變量之間的線性關係。它可以用來預測一個變量（稱為因變量）的值，根據另一個變量（稱為自變量）的值。

使用 TypeScript 來求線性回歸

TypeScript 是一種 JavaScript 的超集，可以提供更多的功能和穩定性。它可以用來撰寫更複雜的程式碼，並提供更多的編譯時間檢查。

要使用 TypeScript 來求線性回歸，首先需要安裝 TypeScript 編譯器，並將 TypeScript 程式碼編譯成 JavaScript 程式碼。

接下來，我們可以使用 TypeScript 來實現線性回歸的算法。為了簡單起見，我們將使用一個簡單的範例來說明：

// 定義資料
let x = [1, 2, 3, 4, 5];
let y = [2, 4, 6, 8, 10];

// 計算 x 和 y 的平均值
let x_mean = x.reduce((a, b) => a + b) / x.length;
let y_mean = y.reduce((a, b) => a + b) / y.length;

// 計算 x 和 y 的變異數
let x_variance = x.map(x => (x - x_mean) ** 2).reduce((a, b) => a + b) / x.length;
let y_variance = y.map(y => (y - y_mean) ** 2).reduce((a, b) => a + b) / y.length;

// 計算 x 和 y 的共變異數
let xy_covariance = x.map((x, i) => (x - x_mean) * (y[i] - y_mean)).reduce((a, b) => a + b) / x.length;

// 計算斜率
let slope = xy_covariance / x_variance;

// 計算截距
let intercept = y_mean - (slope * x_mean);

// 輸出結果
console.log(`斜率: {slope}`);
console.log(`截距:{intercept}`);

這段程式碼可以用來計算兩個變量之間的線性回歸，並輸出斜率和截距。

結論

本文介紹了如何使用 TypeScript 來求線性回歸，並提供了一個簡單的範例來說明。TypeScript 提供了更多的功能和穩定性，可以用來撰寫更複雜的程式碼，並提供更多的編譯時間檢查。