寄与率を求めるJavaプログラム

寄与率（または決定係数）を求めるJavaのサンプルプログラムをまとめています。

1. 寄与率

寄与率（または決定係数）を計算するJavaのプログラムのコードです。統計の知識に関しては、『多変量解析法入門 (ライブラリ新数学大系) 』（永田靖）の第5章　重回帰分析を参考にしています。

計算クラス（Calculator.java）

計算を行うクラスです。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * 計算クラス
 */
public class Calculator {

	/**
	 * 説明変数がn個の場合の寄与率を計算する
	 * @param itemXin 項目リスト（Xip）
	 * @param itemYi 項目リスト（Yi）
	 * @return 結果
	 */
	public Double contributionRatioN(
			List<List<Double>> itemsXip, final List<Double> itemsYi) {
		return 1 - (residualSumOfSquaresN(itemsXip, itemsYi) / sumOfSquares(itemsYi));
	}

	/**
	 * 説明変数がn個の場合の残差平方和を計算する
	 * @param itemXin 項目リスト（Xip）
	 * @param itemYi 項目リスト（Yi）
	 * @return 結果
	 */
	public Double residualSumOfSquaresN(
			List<List<Double>> itemsXip, final List<Double> itemsYi) {
		return sumOfSquares(itemsYi) - multipleCorrelationCoefficient(itemsXip, itemsYi);
	}

	/**
	 * 説明変数がn個の場合の回帰による平方和を計算する
	 * @param itemXin 項目リスト（Xip）
	 * @param itemYi 項目リスト（Yi）
	 * @return 結果
	 */
	public Double multipleCorrelationCoefficient(
			List<List<Double>> itemsXip, final List<Double> itemsYi) {
		List<Double> slist = new ArrayList<>();

		for (List<Double> item : itemsXip) {
			slist.add(deviationSumOfProduct(item, itemsYi));
		}
		List<Double> batas = partialRegressionCoefficientsForExpVarN(itemsXip, itemsYi);

		double result = 0;

		for (int i = 0; i < batas.size(); i++) {
			result += (batas.get(i) * slist.get(i));
		}
		return result;
	}

	/**
	 * 説明変数がn個の場合の偏回帰係数を計算する
	 * @param itemsXip 項目リスト（Xip）
	 * @param itemsYi 項目リスト（Yi）
	 * @return 結果
	 */
	public List<Double> partialRegressionCoefficientsForExpVarN(
			List<List<Double>> itemsXip, final List<Double> itemsYi) {
		List<List<Double>> coefficientMatrix = new ArrayList<>();
		int n = itemsXip.size();

		for (int i = 0; i < n; i++) {
			List<Double> row = new ArrayList<>();

			for (int j = 0; j < n; j++) {

				if (i == j) {
					row.add(sumOfSquares(itemsXip.get(i)));

				} else {
					row.add(deviationSumOfProduct(itemsXip.get(i), itemsXip.get(j)));
				}
			}
			row.add(deviationSumOfProduct(itemsXip.get(i), itemsYi));
			coefficientMatrix.add(row);
		}
		return systemOfEquations(coefficientMatrix);
	}

	/**
	 * 連立方程式を計算する
	 * @param coefficientMatrix m行n列の係数行列
	 * @return 結果
	 */
	public List<Double> systemOfEquations(List<List<Double>> coefficientMatrix) {
		int n = coefficientMatrix.size();
		int m = coefficientMatrix.get(0).size();
		double[][] matrix = new double[n][];

		for (int i = 0; i < n; i++) {
			double[] row = new double[m];

			for (int j = 0; j < m; j++) {
				row[j] = coefficientMatrix.get(i).get(j);
			}
			matrix[i] = row;
		}
		return systemOfEquations(matrix);
	}

	/**
	 * 連立方程式を計算する
	 * @param coefficientMatrix m行n列の係数行列
	 * @return 結果
	 */
	public List<Double> systemOfEquations(final double[][] coefficientMatrix) {
		List<Double> result = new ArrayList<>();
		double[][] matrix = coefficientMatrix;
		int n = matrix.length;
		int m = matrix[0].length;

		for (int k = 0; k < n; k++) {
			double p = matrix[k][k];

			for (int j = k; j < m; j++) {
				matrix[k][j] = matrix[k][j]/p;
			}

			for (int i = 0; i < n; i++) {

				if (i != k) {
					double d = matrix[i][k];

					for (int j = k; j < m; j++) {
						matrix[i][j] = matrix[i][j] - d * matrix[k][j];
					}
				}
			}
		}

		for (int i = 0; i < n; i++) {
			result.add(matrix[i][n]);
		}

		return result;
	}

	/**
	 * 偏差積和を計算する
	 * @param itemXi 項目リスト（Xi）
	 * @param itemYi 項目リスト（Yi）
	 * @return 結果
	 */
	public Double deviationSumOfProduct(final List<Double> itemsXi, final List<Double> itemsYi) {
		List<Double> itemsXiYi = new ArrayList<>();
		int n = itemsXi.size();

		for (int i = 0; i < n; i++) {
			itemsXiYi.add(itemsXi.get(i) * itemsYi.get(i));
		}
		Double xiyiSum = sum(itemsXiYi);
		Double xiSum = sum(itemsXi);
		Double yiSum = sum(itemsYi);
		return xiyiSum - ((xiSum * yiSum) / n);
	}

	/**
	 * 平方和を計算する
	 * @param items 項目リスト
	 * @return 結果
	 */
	public Double sumOfSquares(final List<Double> items) {
		Double xbar = average(items);
		List<Double> squares = new ArrayList<>();

		for (Double item : items) {
			Double sqare = (item - xbar) * (item - xbar);
			squares.add(sqare);
		}
		return sum(squares);
	}

	/**
	 * 平均値を計算する
	 * @param items 項目リスト
	 * @return 結果
	 */
	public Double average(final List<Double> items) {
		return sum(items) / items.size();
	}

	/**
	 * 総和を計算する
	 * @param items 項目リスト
	 * @return 結果
	 */
	public Double sum(final List<Double> items) {
		Double result = 0.0;

		for (Double item : items) {
			result += item;
		}
		return result;
	}
}

テスト用クラス

テスト用のクラスです。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * サンプルのテスト用クラス
 */
public class SampleTest {

	public static void main(String[] args) {
		testExp2();
	}

	static void testExp2() {
		double[][] xip = {
			{51, 38, 57, 51, 53, 77, 63, 69, 72, 73},
			{16, 4, 16, 11, 4, 22, 5, 5, 2, 1}
		};

		double[] yi = {
			3.0, 3.2, 3.3, 3.9, 4.4, 4.5, 4.5, 5.4, 5.4, 6.0
		};
		printResult(xip, yi);
	}

	static void printResult(double[][] xip, double[] yi) {

		// データを準備する
		List<List<Double>> itemsXip = new ArrayList<>();

		for (int i = 0; i < xip.length; i++) {
			itemsXip.add(prepareTestData(xip[i]));
		}
		List<Double> itemsYi = prepareTestData(yi);

		// 計算を行う
		Calculator calc = new Calculator();
		System.out.println("寄与率：" + calc.contributionRatioN(itemsXip, itemsYi));
	}

	static List<Double> prepareTestData(double[] sample) {
		List<Double> items = new ArrayList<>();

		for (double data : sample) {
			items.add((double) data);
		}
		return items;
	}

	static String getMark(Double data) {
		String mark = " + ";
		if (data < 0) {
			mark = " ";
		}
		return mark;
	}
}

実行すると以下のように表示されます。

寄与率：0.948377866652946

2. 自由度調整済寄与率

自由度調整済寄与率（または自由度調整済決定係数）を計算するJavaのプログラムのコードです。統計の知識に関しては、『多変量解析法入門 (ライブラリ新数学大系) 』（永田靖）の第5章　重回帰分析を参考にしています。

計算クラス（Calculator.java）

計算を行うクラスです。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * 計算クラス
 */
public class Calculator {

	/**
	 * 説明変数がn個の場合の自由度調整済寄与率を計算する
	 * @param itemXin 項目リスト（Xip）
	 * @param itemYi 項目リスト（Yi）
	 * @return 結果
	 */
	public Double degreeOfFreedomAdjustedContributionRateN(
			List<List<Double>> itemsXip, final List<Double> itemsYi) {
		int n = itemsYi.size();
		int p = itemsXip.size();
		int faiT = n - 1;
		int faie = n - p -1;
		return 1 - ((residualSumOfSquaresN(itemsXip, itemsYi) / faie) / (sumOfSquares(itemsYi) / faiT));
	}

	/**
	 * 説明変数がn個の場合の寄与率を計算する
	 * @param itemXin 項目リスト（Xip）
	 * @param itemYi 項目リスト（Yi）
	 * @return 結果
	 */
	public Double contributionRatioN(
			List<List<Double>> itemsXip, final List<Double> itemsYi) {
		return 1 - (residualSumOfSquaresN(itemsXip, itemsYi) / sumOfSquares(itemsYi));
	}

	/**
	 * 説明変数がn個の場合の残差平方和を計算する
	 * @param itemXin 項目リスト（Xip）
	 * @param itemYi 項目リスト（Yi）
	 * @return 結果
	 */
	public Double residualSumOfSquaresN(
			List<List<Double>> itemsXip, final List<Double> itemsYi) {
		return sumOfSquares(itemsYi) - multipleCorrelationCoefficient(itemsXip, itemsYi);
	}

	/**
	 * 説明変数がn個の場合の回帰による平方和を計算する
	 * @param itemXin 項目リスト（Xip）
	 * @param itemYi 項目リスト（Yi）
	 * @return 結果
	 */
	public Double multipleCorrelationCoefficient(
			List<List<Double>> itemsXip, final List<Double> itemsYi) {
		List<Double> slist = new ArrayList<>();

		for (List<Double> item : itemsXip) {
			slist.add(deviationSumOfProduct(item, itemsYi));
		}
		List<Double> batas = partialRegressionCoefficientsForExpVarN(itemsXip, itemsYi);

		double result = 0;

		for (int i = 0; i < batas.size(); i++) {
			result += (batas.get(i) * slist.get(i));
		}
		return result;
	}

	/**
	 * 説明変数がn個の場合の偏回帰係数を計算する
	 * @param itemsXip 項目リスト（Xip）
	 * @param itemsYi 項目リスト（Yi）
	 * @return 結果
	 */
	public List<Double> partialRegressionCoefficientsForExpVarN(
			List<List<Double>> itemsXip, final List<Double> itemsYi) {
		List<List<Double>> coefficientMatrix = new ArrayList<>();
		int n = itemsXip.size();

		for (int i = 0; i < n; i++) {
			List<Double> row = new ArrayList<>();

			for (int j = 0; j < n; j++) {

				if (i == j) {
					row.add(sumOfSquares(itemsXip.get(i)));

				} else {
					row.add(deviationSumOfProduct(itemsXip.get(i), itemsXip.get(j)));
				}
			}
			row.add(deviationSumOfProduct(itemsXip.get(i), itemsYi));
			coefficientMatrix.add(row);
		}
		return systemOfEquations(coefficientMatrix);
	}

	/**
	 * 連立方程式を計算する
	 * @param coefficientMatrix m行n列の係数行列
	 * @return 結果
	 */
	public List<Double> systemOfEquations(List<List<Double>> coefficientMatrix) {
		int n = coefficientMatrix.size();
		int m = coefficientMatrix.get(0).size();
		double[][] matrix = new double[n][];

		for (int i = 0; i < n; i++) {
			double[] row = new double[m];

			for (int j = 0; j < m; j++) {
				row[j] = coefficientMatrix.get(i).get(j);
			}
			matrix[i] = row;
		}
		return systemOfEquations(matrix);
	}

	/**
	 * 連立方程式を計算する
	 * @param coefficientMatrix m行n列の係数行列
	 * @return 結果
	 */
	public List<Double> systemOfEquations(final double[][] coefficientMatrix) {
		List<Double> result = new ArrayList<>();
		double[][] matrix = coefficientMatrix;
		int n = matrix.length;
		int m = matrix[0].length;

		for (int k = 0; k < n; k++) {
			double p = matrix[k][k];

			for (int j = k; j < m; j++) {
				matrix[k][j] = matrix[k][j]/p;
			}

			for (int i = 0; i < n; i++) {

				if (i != k) {
					double d = matrix[i][k];

					for (int j = k; j < m; j++) {
						matrix[i][j] = matrix[i][j] - d * matrix[k][j];
					}
				}
			}
		}

		for (int i = 0; i < n; i++) {
			result.add(matrix[i][n]);
		}

		return result;
	}

	/**
	 * 偏差積和を計算する
	 * @param itemXi 項目リスト（Xi）
	 * @param itemYi 項目リスト（Yi）
	 * @return 結果
	 */
	public Double deviationSumOfProduct(final List<Double> itemsXi, final List<Double> itemsYi) {
		List<Double> itemsXiYi = new ArrayList<>();
		int n = itemsXi.size();

		for (int i = 0; i < n; i++) {
			itemsXiYi.add(itemsXi.get(i) * itemsYi.get(i));
		}
		Double xiyiSum = sum(itemsXiYi);
		Double xiSum = sum(itemsXi);
		Double yiSum = sum(itemsYi);
		return xiyiSum - ((xiSum * yiSum) / n);
	}

	/**
	 * 平方和を計算する
	 * @param items 項目リスト
	 * @return 結果
	 */
	public Double sumOfSquares(final List<Double> items) {
		Double xbar = average(items);
		List<Double> squares = new ArrayList<>();

		for (Double item : items) {
			Double sqare = (item - xbar) * (item - xbar);
			squares.add(sqare);
		}
		return sum(squares);
	}

	/**
	 * 平均値を計算する
	 * @param items 項目リスト
	 * @return 結果
	 */
	public Double average(final List<Double> items) {
		return sum(items) / items.size();
	}

	/**
	 * 総和を計算する
	 * @param items 項目リスト
	 * @return 結果
	 */
	public Double sum(final List<Double> items) {
		Double result = 0.0;

		for (Double item : items) {
			result += item;
		}
		return result;
	}
}

テスト用クラス

テスト用のクラスです。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * サンプルのテスト用クラス
 */
public class SampleTest {

	public static void main(String[] args) {
		testExp2();
	}

	static void testExp2() {
		double[][] xip = {
			{51, 38, 57, 51, 53, 77, 63, 69, 72, 73},
			{16, 4, 16, 11, 4, 22, 5, 5, 2, 1}
		};

		double[] yi = {
			3.0, 3.2, 3.3, 3.9, 4.4, 4.5, 4.5, 5.4, 5.4, 6.0
		};
		printResult(xip, yi);
	}

	static void printResult(double[][] xip, double[] yi) {

		// データを準備する
		List<List<Double>> itemsXip = new ArrayList<>();

		for (int i = 0; i < xip.length; i++) {
			itemsXip.add(prepareTestData(xip[i]));
		}
		List<Double> itemsYi = prepareTestData(yi);

		// 計算を行う
		Calculator calc = new Calculator();
		System.out.println("自由度調整済寄与率："
		 + calc.degreeOfFreedomAdjustedContributionRateN(itemsXip, itemsYi));
	}

	static List<Double> prepareTestData(double[] sample) {
		List<Double> items = new ArrayList<>();

		for (double data : sample) {
			items.add((double) data);
		}
		return items;
	}

	static String getMark(Double data) {
		String mark = " + ";
		if (data < 0) {
			mark = " ";
		}
		return mark;
	}
}

実行すると以下のように表示されます。

自由度調整済寄与率：0.9336286856966449

参考書籍

参考にしている書籍の情報をまとめています。

『入門　統計解析法』（永田靖）

『入門　統計解析法』の基本情報です。

タイトル：入門　統計解析法
発売日：1992年04月05日
著者／編集：永田靖
出版社：日科技連/li>
サイズ：単行本
ページ数：276ページ
ISBNコード：4-8171-0266-7

『多変量解析法入門』（永田靖）

以下は『多変量解析法入門』の基本情報です。

タイトル：多変量解析法入門 (ライブラリ新数学大系)
発売日：2001年04月10日
著者／編集：永田靖　棟近雅彦
出版社：サイエンス社
サイズ：単行本
ページ数：245ページ
ISBNコード：4-7818-0980-9

もっと知識を広げるための参考

もっと知識を広げるための参考です。

重回帰式を求めるJavaプログラム

重回帰式を求めるJavaのサンプルプログラムをまとめています。

詳細

Javaで学ぶ計算プログラム入門

Javaで学ぶ計算プログラムの入門コンテンツをテーマに記事まとめています。簡単な平均値の計算プログラムから知識を補足しつつ系統立てて説明しています。標準偏差、相関係数、連立方程式の解法プログラム、回帰分析などの統計解析などの計算プログラムを取り扱っています。

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Java言語

Javaとは？から言語の枠を超えるところまで、Java言語についてまとめています。

詳細

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2021/11/5 記事をUPしました。

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寄与率を求めるJavaプログラム

目次

1. 寄与率

計算クラス（Calculator.java）

テスト用クラス

2. 自由度調整済寄与率

計算クラス（Calculator.java）

テスト用クラス

参考書籍

『入門 統計解析法』（永田靖）

『多変量解析法入門』（永田靖）

もっと知識を広げるための参考

重回帰式を求めるJavaプログラム

Javaで学ぶ計算プログラム入門

Java言語

更新履歴

『入門　統計解析法』（永田靖）