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開源圖表庫Highcharts教程：使用Highcharts計(jì)算并繪制線性回歸

翻譯|使用教程|編輯：楊鵬連|2020-09-07 11:09:17.077|閱讀 371 次

概述：在本教程中，我們將探討線性回歸的概念，并展示如何使用Highcharts輕松繪制回歸線。

Highcharts是一款純JavaScript編寫的圖表庫，為你的Web網(wǎng)站、Web應(yīng)用程序提供直觀、交互式圖表。當(dāng)前支持折線、曲線、區(qū)域、區(qū)域曲線圖、柱形圖、條形圖、餅圖、散點(diǎn)圖、角度測量圖、區(qū)域排列圖、區(qū)域曲線排列圖、柱形排列圖、極坐標(biāo)圖等幾十種圖表類型。

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開源圖表庫Highcharts教程：使用Highcharts計(jì)算并繪制線性回歸

線性回歸是用于建模和預(yù)測數(shù)據(jù)趨勢的簡單但功能強(qiáng)大的數(shù)學(xué)工具。簡而言之，線性回歸讓我們使用自變量x的值來預(yù)測因變量y的值。它被用于許多領(lǐng)域，例如機(jī)器學(xué)習(xí)和金融，我們將在這里作為示例。

在本教程中，我們將探討線性回歸的概念，并展示如何使用Highcharts輕松繪制回歸線。

機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性回歸

在機(jī)器學(xué)習(xí)中使用線性回歸的主要目的是對變量（自變量x和因變量y）之間的關(guān)系進(jìn)行建模和分析。該模型將幫助我們使用已知的x值來預(yù)測和預(yù)測y的值。簡單回歸線的數(shù)學(xué)模型是一個(gè)方程。是等于斜率，其中是相關(guān)系數(shù)，是y值的標(biāo)準(zhǔn)偏差和是x值的標(biāo)準(zhǔn)偏差。（截距）的等式等于，其中meanY和meanX分別是y值和x值的均值。Y= B*X + ABr*(Sy/Sx)rSySxAmeanY-(B*meanX)

以下演示顯示了2012年奧運(yùn)會(huì)橄欖球七人制運(yùn)動(dòng)員的身高與體重之間的關(guān)系：

備注
有關(guān)如何創(chuàng)建此類演示的更多詳細(xì)信息，請隨時(shí)參考數(shù)據(jù)科學(xué)和Highcharts：線性回歸。

金融線性回歸

在金融中，線性回歸用于根據(jù)先前的價(jià)格值周期預(yù)測/預(yù)測下一個(gè)價(jià)格走勢。（金融中的商品名稱是“線性回歸指標(biāo)”，是稱為“技術(shù)指標(biāo)”的一系列統(tǒng)計(jì)工具的一部分）。該指標(biāo)繪制了一系列點(diǎn)，這些點(diǎn)是最后N個(gè)點(diǎn)的線性回歸的終點(diǎn)。最終結(jié)果將是所有計(jì)算點(diǎn)的直線（不一定是線性的）（請參見下面的演示）。

開源圖表庫Highcharts教程：使用Highcharts計(jì)算并繪制線性回歸

上表顯示了5個(gè)價(jià)格點(diǎn)（黑線）和100個(gè)價(jià)格點(diǎn)（綠線）期間的APL股價(jià)和兩個(gè)線性回歸指標(biāo)。順便說一下，句點(diǎn)是指值的數(shù)量；例如，金融中的5個(gè)期間包含5個(gè)價(jià)格點(diǎn)/價(jià)值。

我們可以很容易地注意到，周期越短，預(yù)測的準(zhǔn)確性就越高。因此，使用5周期的行比使用100周期的行更準(zhǔn)確。（但是，“準(zhǔn)確”取決于您的分析目標(biāo)。要更好地了解不同的周期回歸行可以告訴您什么，請查看本文。）

在根據(jù)最后一個(gè)值周期處理點(diǎn)時(shí)，將根據(jù)周期的長度繪制線性回歸線的第一個(gè)點(diǎn)（請參見下圖）：

請注意，使用Highcharts Stock時(shí)，您無需預(yù)處理原始數(shù)據(jù)即可繪制回歸線。只需通過API啟用技術(shù)指標(biāo)，或通過我們的Stock Tools GUI手動(dòng)啟用。（請參閱所有可用的技術(shù)指標(biāo)。）

您可能會(huì)懷疑，財(cái)務(wù)用例與機(jī)器學(xué)習(xí)略有不同。對于機(jī)器學(xué)習(xí)，任務(wù)是創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)模型并可視化相關(guān)性。在金融領(lǐng)域，線性回歸指標(biāo)更像是一種預(yù)測工具，因?yàn)轭A(yù)測價(jià)格變化就是其全部內(nèi)容。

我們希望本文能闡明在不同情況下使用線性回歸概念的主要區(qū)別。

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