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このブログは自作の自宅サーバに構築した Debian GNU/Linux で運用しています。
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ブログ開設日2009-01-05
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Ruby - Array クラス拡張で単回帰曲線計算!

[ プログラミング, 数学 ] [ Ruby ]

こんばんは。

以前、 Ruby の Array クラスを拡張して単回帰直線を計算してみました。

今回は、同様に Ruby の Array クラスを拡張して回帰式が2次の単回帰曲線を計算してみました。(「直線」でなく「曲線」

0. 前提条件

  • Ruby 2.5.0-p0 での作業を想定。

1. 単回帰曲線について

単回帰直線の一般形の部分を2次曲線 として考えるだけ。

連立方程式を解くと、 は最終的に以下のようになる。

但し、

ちなみに、回帰分析(回帰式)には、今回の曲線回帰(2次)の他に以下のようなものがある。(説明略)

  • 直線回帰
  • ルート回帰
  • 自然対数回帰
  • 分数回帰
  • べき乗回帰
  • 指数回帰
  • 修正指数回帰
  • ロジスティック回帰
  • ゴンベルツ回帰
  • etc…

2. Ruby スクリプト作成

以下のように Array クラスを拡張してメソッドを定義してみた。

regression_curve.rb
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#! /usr/local/bin/ruby
#*********************************************
# Ruby script to calculate a simple regression curve.
#*********************************************
#
class Array
  def reg_line(y)
    # 以下の場合は例外スロー
    # - 引数の配列が Array クラスでない
    # - 自身配列が空
    # - 配列サイズが異なれば例外
    raise "Argument is not a Array class!"  unless y.class == Array
    raise "Self array is nil!"              if self.size == 0
    raise "Argument array size is invalid!" unless self.size == y.size

    n      = self.size                                          # number of items
    m_x    = self.sum / n.to_f                                  # avg(X)
    m_y    = y.sum / n.to_f                                     # avg(Y)
    m_x2   = self.map { |x| x ** 2 }.sum / n.to_f               # avg(X^2)
    m_x3   = self.map { |x| x ** 3 }.sum / n.to_f               # avg(X^3)
    m_x4   = self.map { |x| x ** 4 }.sum / n.to_f               # avg(X^4)
    m_xy   = self.zip(y).map { |a, b| a * b }.sum / n.to_f      # avg(X * Y)
    m_x2y  = self.zip(y).map { |a, b| a * a * b }.sum / n.to_f  # avg(X^2 * Y)
    s_xx   = m_x2 - m_x * m_x                                   # Sxx
    s_xy   = m_xy - m_x * m_y                                   # Sxy
    s_xx2  = m_x3 - m_x * m_x2                                  # Sxx2
    s_x2x2 = m_x4 - m_x2 * m_x2                                 # Sx2x2
    s_x2y  = m_x2y - m_x2 * m_y                                 # Sx2y
    b  = s_xy * s_x2x2 - s_x2y * s_xx2
    b /= s_xx * s_x2x2 - s_xx2 * s_xx2
    c  = s_x2y * s_xx - s_xy * s_xx2
    c /= s_xx * s_x2x2 - s_xx2 * s_xx2
    a = m_y - b * m_x - c * m_x2
    {a: a, b: b, c: c}
  end
end

# 説明変数と目的変数
#ary_x = [107, 336, 233, 82, 61, 378, 129, 313, 142, 428]
#ary_y = [286, 851, 589, 389, 158, 1037, 463, 563, 372, 1020]
ary_x = [83, 71, 64, 69, 69, 64, 68, 59, 81, 91, 57, 65, 58, 62]
ary_y = [183, 168, 171, 178, 176, 172, 165, 158, 183, 182, 163, 175, 164, 175]
puts "説明変数 X = {#{ary_x.join(', ')}}"
puts "目的変数 Y = {#{ary_y.join(', ')}}"
puts "---"

# 単回帰曲線算出
reg_line = ary_x.reg_line(ary_y)
puts "a = #{reg_line[:a]}"
puts "b = #{reg_line[:b]}"
puts "c = #{reg_line[:c]}"

3. Ruby スクリプト実行

まず、実行権限を付与。

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$ chmod +x regression_curve.rb

そして、実行。

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$ ./regression_curve.rb
説明変数 X = {83, 71, 64, 69, 69, 64, 68, 59, 81, 91, 57, 65, 58, 62}
目的変数 Y = {183, 168, 171, 178, 176, 172, 165, 158, 183, 182, 163, 175, 164, 175}
---
a = 41.374539640720556
b = 3.0867232029882175
c = -0.016835648076371865

4. 視覚的な確認

参考までに、上記スクリプトで使用した2変量の各点と作成された単回帰直線を R でグラフに描画してみた。

SIMPLE_REGRESSION_CURVE


以上。

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