} //r用于计算相关系数，相关系数越接近1，表示相关性越好.r=Lxy/sqrt(Lxx*Lyy)；if(r0.5){ printf(数据的线形关系较好。
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一元线性回归：y=a*x+b 其中(x，y)给定值，还有a，b未知。一元线性那么你就要假定a或b为某个常数。在此只考虑整数范围。
就是二分法查找法：k跟数组的中间的元素temp比较，确定在哪部分，若ktemp1，则再跟后部分数组的中间元素temp2比较.否则跟前部分数组的中间元素temp2。循环下去。
数学表达：Yi-y^=Yi-a-bXi，总离差不能用n个离差之和来表示，通常是用离差的平方和即(Yi-a-bXi)^2计算。即作为总离差，并使之达到最小，这样回归直线就是所有直线中除去最小值的那一条。
一元线性回归：y=a*x+b 其中(x，y)给定值，还有a，b未知。一元线性那么你就要假定a或b为某个常数。在此只考虑整数范围。
就是二分法查找法：k跟数组的中间的元素temp比较，确定在哪部分，若ktemp1，则再跟后部分数组的中间元素temp2比较.否则跟前部分数组的中间元素temp2。循环下去。
Lyy，LxyLxx=∑(x-xˇ)(x-xˇ)Lyy=∑(y-yˇ)(y-yˇ)Lxy=∑(x-xˇ)(y-yˇ)求相关系数，并检验；r = Lxy /( Lxx Lyy)1/2 求回归系数b和常数a；b=Lxy /Lxxa=y - bx 列回归方程。
方法一：要不你把所有的形式全定义为ax+b=cx+d 。这样x=(d-b)÷（a-c）。输入方程简单，定义四个数据就可以了，然后定义一个x，关键是输入后怎么确定abcd。
要确定回归直线方程，只要确定a与回归系数b。回归直线的求法通常是最小二乘法：离差作为表示xi对应的回归直线纵坐标y与观察值yi的差，其几何意义可用点与其在回归直线竖直方向上的投影间的距离来描述。
一元线性回归：y=a*x+b 其中(x，y)给定值，还有a，b未知。一元线性那么你就要假定a或b为某个常数。在此只考虑整数范围。
//r用于计算相关系数，相关系数越接近1，表示相关性越好.r=Lxy/sqrt(Lxx*Lyy)；if(r0.5){ printf(数据的线形关系较好。
else return 0.0； //如果x=1，则输出0.0，表示无意义。