tests/regress_simple.rs

   1 #[test]
   2 fn regress_simple() {
   3     let mut regress = liba::regress_simple::new(0.0, 0.0);
   4     let x = [0.0, 2.0, 4.0, 6.0, 8.0];
   5     let y = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0];
   6     let x_mean = liba::float_mean(&x);
   7     let y_mean = liba::float_mean(&y);
   8     regress.ols_(&x, &y, x_mean, y_mean);
   9     std::println!("y={}x+{}", regress.coef, regress.bias);
  10     for i in 0..x.len() {
  11         std::println!("{},{}", regress.evar(y[i]), regress.eval(x[i]));
  12     }
  13     regress.olsx(&x, &y, x_mean);
  14     std::println!("y={}x+{}", regress.coef, regress.bias);
  15     for i in 0..x.len() {
  16         std::println!("{},{}", regress.evar(y[i]), regress.eval(x[i]));
  17     }
  18     regress.olsy(&x, &y, y_mean);
  19     std::println!("y={}x+{}", regress.coef, regress.bias);
  20     for i in 0..x.len() {
  21         std::println!("{},{}", regress.evar(y[i]), regress.eval(x[i]));
  22     }
  23     regress.ols(&x, &y);
  24     std::println!("y={}x+{}", regress.coef, regress.bias);
  25     for i in 0..x.len() {
  26         std::println!("{},{}", regress.evar(y[i]), regress.eval(x[i]));
  27     }
  28     regress.zero();
  29 }