Программа, строящая линейные регрессионные модели

Исходники программы на C#, которая строит линейную регрессионную модель по исходным данным, находит дисперсию и проверяет полученную модель на адекватность по критерию Фишера с уровнем значимости 0,05.


Работает программа так:

Дан txt-файл – таблица чисел. Числа в строке отделены друг от друга символом табуляции, строки отделены друг от друга символом переноса строки. Числа представлены в строковом виде, десятичный разделитель – запятая. Число столбцов в файле – не меньше 2, принимаем первый столбец за значения выходной переменной Y, остальные столбцы – входные переменные X1, X2 и т.д.

Программа в архиве написана на C#, и строит по содержащимся в файле данным ( пример такого файла тоже прилагается - model.txt ) линейную модель y = a₀ + a₁x₁ + a₂x₂ + … + a_mx_m и вычисляет её показатели качества.

На экран выводиться:

1. Модель, вместо коэффициентов a₀ … a_m их конкретные значения (округлённые до 3-его знака после запятой);
2. Остаточная дисперсия модели (округлённые до 3-его знака после запятой);
3. Средняя относительная ошибка в процентах (округлённая до 2-го знака после запятой);
4. Значение F-критерия Фишера для модели (округлённое до 3-его знака после запятой) и адекватна модель или нет.