使用 TypeScript 來進行數組的線性回歸分析

TypeScript 是一種 JavaScript 的超集，它提供了更多的功能，可以讓開發者更容易地開發出更高質量的程式碼。在本文中，我們將介紹如何使用 TypeScript 來進行數組的線性回歸分析。

什麼是線性回歸分析？

線性回歸分析是一種統計學方法，用於探索兩個或多個變量之間的關係。它可以用來預測一個變量（稱為解釋變量）的值，根據另一個變量（稱為解釋變量）的值。

如何使用 TypeScript 進行線性回歸分析？

要使用 TypeScript 進行線性回歸分析，首先需要安裝 TypeScript 的編譯器，並將 TypeScript 文件編譯為 JavaScript 文件。然後，可以使用以下程式碼來進行線性回歸分析：

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

// 計算均值
let xMean = 0;
let yMean = 0;
for (let i = 0; i < data.length; i++) {
    xMean += data[i][0];
    yMean += data[i][1];
}
xMean /= data.length;
yMean /= data.length;

// 計算斜率
let numerator = 0;
let denominator = 0;
for (let i = 0; i < data.length; i++) {
    numerator += (data[i][0] - xMean) * (data[i][1] - yMean);
    denominator += (data[i][0] - xMean) * (data[i][0] - xMean);
}
let slope = numerator / denominator;

// 計算截距
let intercept = yMean - slope * xMean;

// 輸出結果
console.log("斜率：" + slope);
console.log("截距：" + intercept);

上面的程式碼可以用來計算一組數據的斜率和截距，以便進行線性回歸分析。

結論

TypeScript 是一種強大的語言，可以用來開發高質量的程式碼。在本文中，我們介紹了如何使用 TypeScript 來進行數組的線性回歸分析，並提供了一個簡單的程式碼示例。