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開源圖表庫Highcharts教程：使用Highcharts計算并繪制線性回歸

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。

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Highcharts是一款純JavaScript編寫的圖表庫，為你的Web網站、Web應用程序提供直觀、交互式圖表。當前支持折線、曲線、區域、區域曲線圖、柱形圖、條形圖、餅圖、散點圖、角度測量圖、區域排列圖、區域曲線排列圖、柱形排列圖、極坐標圖等幾十種圖表類型。

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開源圖表庫Highcharts教程：使用Highcharts計算并繪制線性回歸

線性回歸是用于建模和預測數據趨勢的簡單但功能強大的數學工具。簡而言之，線性回歸讓我們使用自變量x的值來預測因變量y的值。它被用于許多領域，例如機器學習和金融，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。

機器學習中的線性回歸

在機器學習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）之間的關系進行建模和分析。該模型將幫助我們使用已知的x值來預測和預測y的值。簡單回歸線的數學模型是一個方程。是等于斜率，其中是相關系數，是y值的標準偏差和是x值的標準偏差。（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年奧運會橄欖球七人制運動員的身高與體重之間的關系：

備注
有關如何創建此類演示的更多詳細信息，請隨時參考數據科學和Highcharts：線性回歸。

金融線性回歸

在金融中，線性回歸用于根據先前的價格值周期預測/預測下一個價格走勢。（金融中的商品名稱是“線性回歸指標”，是稱為“技術指標”的一系列統計工具的一部分）。該指標繪制了一系列點，這些點是最后N個點的線性回歸的終點。最終結果將是所有計算點的直線（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計算并繪制線性回歸
上表顯示了5個價格點（黑線）和100個價格點（綠線）期間的APL股價和兩個線性回歸指標。順便說一下，句點是指值的數量；例如，金融中的5個期間包含5個價格點/價值。

我們可以很容易地注意到，周期越短，預測的準確性就越高。因此，使用5周期的行比使用100周期的行更準確。（但是，“準確”取決于您的分析目標。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。 ）

在根據最后一個值周期處理點時，將根據周期的長度繪制線性回歸線的第一個點（請參見下圖）：

開源圖表庫Highcharts教程：使用Highcharts計算并繪制線性回歸

請注意，使用Highcharts Stock時，您無需預處理原始數據即可繪制回歸線。只需通過API啟用技術指標，或通過我們的Stock Tools GUI手動啟用。（請參閱所有可用的技術指標。）

您可能會懷疑，財務用例與機器學習略有不同。對于機器學習，任務是創建一個數據模型并可視化相關性。在金融領域，線性回歸指標更像是一種預測工具，因為預測價格變化就是其全部內容。

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別。

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