Ruby Curve Fitting (logaritmik regresyon) paketi

Question

Logaritmik regresyon (logaritmik denklemlere eğri uydurma) yapan bir Ruby gem veya kütüphane arıyorum. Statsample (http://ruby-statsample.rubyforge.org/) denedim, ancak aradığım şey yok gibi görünüyor. Herhangi bir önerisi olan var mı?

Answer 1

Şu anda buna benzer bir şeyler arıyorum ve şu anda bu answer ürününe rastladım.

üç taşlar Ruby R ile etkileşim:

• RinRuby (https://sites.google.com/a/ddahl.org/rinruby-users/)
• RSRuby (https://github.com/alexgutteridge/rsruby)
• Rserve-Ruby-Client üzerinden Rserve (https://github.com/clbustos/Rserve-Ruby-client)

Ruby LR için bir başka mücevher:

• henüz bir şey denemedim ama seçenekler MLR'yi yapmak için orada ne araştırıyorum (http://code.google.com/p/linear-regression-ruby/)

lineer regresyon-yakut Ruby'de.

Answer 2

'statsample' gem kullanmayı deneyin. Benzer yöntemler kullanarak üstel, logaritmik, güç, sinüzoidal veya başka bir dönüşüm gerçekleştirebilirsiniz. Umarım bu yardımcı olur.

require 'statsample' 

# Independent Variable 
x_data = [Math.exp(1), Math.exp(2), Math.exp(3), Math.exp(4), Math.exp(5)] 

# Dependent Variable 
y_data = [3, 5, 7, 9, 11] 

# Logarithmic Transformation of X data 
# Math.log in Ruby has the base of Euler's number 'e' ~= '2.71828', 
# instead of the base '10'. Just a note. 
log_x_data = x_data.map { |x| Math.log(x) } 

# Linear Regression using the Logarithmic Transformation 
x_vector = log_x_data.to_vector(:scale) 
y_vector = y_data.to_vector(:scale) 
ds = {'x'=>x_vector,'y'=>y_vector}.to_dataset 
mlr = Statsample::Regression.multiple(ds,'y') 

# Prints a statistical summary of the regression 
print mlr.summary 

# Lists the value of the y-intercept 
p mlr.constant 

# Lists the coefficients of each casual variable. In this case, we have only one--'x'. 
p mlr.coeffs 

# The regression output produces the line y = 1 + 2*x, but 
# considering that we transformed x earlier, it really produces 
# y = 1 + 2*ln(x). 

# Bonus: The command below lists the methods contained in the instance variable, so that 
# you can get the R^2, SSE, coefficients, and t-values. I'll leave it commented out for now. 
# p mlr.methods