yat/regression/PolynomialWeighted.cc

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586 19 Jun 06 peter 1 // $Id$
586 19 Jun 06 peter 2
675 10 Oct 06 jari 3 /*
4359 23 Aug 23 peter 4   Copyright (C) 2006 Jari Häkkinen, Peter Johansson
4359 23 Aug 23 peter 5   Copyright (C) 2007 Peter Johansson
4359 23 Aug 23 peter 6   Copyright (C) 2008 Jari Häkkinen, Peter Johansson
4359 23 Aug 23 peter 7   Copyright (C) 2012 Peter Johansson
586 19 Jun 06 peter 8
1437 25 Aug 08 peter 9   This file is part of the yat library, http://dev.thep.lu.se/yat
675 10 Oct 06 jari 10
675 10 Oct 06 jari 11   The yat library is free software; you can redistribute it and/or
675 10 Oct 06 jari 12   modify it under the terms of the GNU General Public License as
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675 10 Oct 06 jari 15
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675 10 Oct 06 jari 19   General Public License for more details.
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675 10 Oct 06 jari 21   You should have received a copy of the GNU General Public License
1487 10 Sep 08 jari 22   along with yat. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
675 10 Oct 06 jari 23 */
675 10 Oct 06 jari 24
2881 18 Nov 12 peter 25 #include <config.h>
2881 18 Nov 12 peter 26
680 11 Oct 06 jari 27 #include "PolynomialWeighted.h"
1121 22 Feb 08 peter 28 #include "yat/utility/Matrix.h"
1120 21 Feb 08 peter 29 #include "yat/utility/Vector.h"
675 10 Oct 06 jari 30
586 19 Jun 06 peter 31 #include <cassert>
586 19 Jun 06 peter 32
586 19 Jun 06 peter 33 namespace theplu {
680 11 Oct 06 jari 34 namespace yat {
586 19 Jun 06 peter 35 namespace regression {
586 19 Jun 06 peter 36
703 18 Dec 06 jari 37   PolynomialWeighted::PolynomialWeighted(size_t power)
740 12 Jan 07 peter 38     : OneDimensionalWeighted(), power_(power)
703 18 Dec 06 jari 39   {
703 18 Dec 06 jari 40   }
703 18 Dec 06 jari 41
703 18 Dec 06 jari 42   PolynomialWeighted::~PolynomialWeighted(void)
703 18 Dec 06 jari 43   {
703 18 Dec 06 jari 44   }
703 18 Dec 06 jari 45
1020 01 Feb 08 peter 46   void PolynomialWeighted::fit(const utility::VectorBase& x,
1020 01 Feb 08 peter 47                                const utility::VectorBase& y,
1020 01 Feb 08 peter 48                                const utility::VectorBase& w)
586 19 Jun 06 peter 49   {
586 19 Jun 06 peter 50     assert(x.size()==y.size());
586 19 Jun 06 peter 51     assert(y.size()==w.size());
741 13 Jan 07 peter 52     ap_.reset();
741 13 Jan 07 peter 53     // AveragerPairWeighted requires 2 weights but works only on the
741 13 Jan 07 peter 54     // product wx*wy, so we can send in w and a dummie to get what we
741 13 Jan 07 peter 55     // want.
1120 21 Feb 08 peter 56     utility::Vector dummy(x.size(), 1.0);
1043 06 Feb 08 peter 57     add(ap_,x.begin(), x.end(),y.begin(),dummy.begin(),w.begin());
4293 04 Feb 23 peter 58     utility::Matrix X(x.size(), power_+1, 1);
586 19 Jun 06 peter 59     for (size_t i=0; i<X.rows(); ++i)
1271 09 Apr 08 peter 60       for (size_t j=1; j<X.columns(); ++j)
586 19 Jun 06 peter 61         X(i,j)=X(i,j-1)*x(i);
586 19 Jun 06 peter 62     md_.fit(X,y,w);
741 13 Jan 07 peter 63     chisq_=md_.chisq();
586 19 Jun 06 peter 64   }
586 19 Jun 06 peter 65
740 12 Jan 07 peter 66
1120 21 Feb 08 peter 67   const utility::Vector& PolynomialWeighted::fit_parameters(void) const
718 26 Dec 06 jari 68   {
4200 19 Aug 22 peter 69     return md_.fit_parameters();
718 26 Dec 06 jari 70   }
718 26 Dec 06 jari 71
740 12 Jan 07 peter 72
742 13 Jan 07 peter 73   double PolynomialWeighted::s2(const double w) const
740 12 Jan 07 peter 74   {
740 12 Jan 07 peter 75     return md_.s2(w);
740 12 Jan 07 peter 76   }
740 12 Jan 07 peter 77
4293 04 Feb 23 peter 78
586 19 Jun 06 peter 79   double PolynomialWeighted::predict(const double x) const
586 19 Jun 06 peter 80   {
1120 21 Feb 08 peter 81     utility::Vector vec(power_+1,1);
586 19 Jun 06 peter 82     for (size_t i=1; i<=power_; ++i)
586 19 Jun 06 peter 83       vec(i) = vec(i-1)*x;
586 19 Jun 06 peter 84     return md_.predict(vec);
586 19 Jun 06 peter 85   }
586 19 Jun 06 peter 86
4293 04 Feb 23 peter 87
729 05 Jan 07 peter 88   double PolynomialWeighted::standard_error2(const double x) const
586 19 Jun 06 peter 89   {
1120 21 Feb 08 peter 90     utility::Vector vec(power_+1,1);
586 19 Jun 06 peter 91     for (size_t i=1; i<=power_; ++i)
586 19 Jun 06 peter 92       vec(i) = vec(i-1)*x;
731 06 Jan 07 peter 93     return md_.standard_error2(vec);
586 19 Jun 06 peter 94   }
586 19 Jun 06 peter 95
681 11 Oct 06 jari 96 }}} // of namespaces regression, yat, and theplu

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