c# 调用R语言 实现线性拟合 方差 Ftest概率检验求p-value

 

最近写了一个质谱的数据处理软件，其中一部分功能要实现实时线性拟合，并且求得拟合方程 R² 、SD 、  pearson 系数以及进行统计学F检验求得p-value。

 C#的自身库 以及开源库 Math.net 可以计算拟合方程 R² 、SD 、  pearson 系数，但是并不能进行FTest检验。因此这里引用了R语言的类库 R.net，通过C#调用R语言实现这一功能。

遗憾的是R.net语言的支持文档并不是很全面，没有详细的结果解析。因此通过摸索得出来计算方法。

 

引用 https://www.nuget.org/packages/R.NET.Community

引用http://www.mathdotnet.com/ 

 

选择最新版 vs2015可以用nuget 直接输入命令安装Rdotnet

Install-Package R.NET.Community

 

using MathNet.Numerics;
using MathNet.Numerics.Statistics;
using RDotNet;

 

      Tuple<double, double> N30fitresult = new Tuple<double, double>(0, 0);//一个元组类型 
            // double[] xS2 = cdfc[s].time;

            double[] x = 点的X的数组;
            double[] yS2 = Y的数组;//xy 个数要一致
            double[] ytestS2 = new double[yS2.Length];
            N30fitresult = Fit.Line(x, yS2);

 

　　　　　　　　for (int i = 0; i < yS2.Length; i++)
            {
                ytestS2[i] = Convert.ToDouble(N30fitresult.Item2) * x[i] + Convert.ToDouble(N30fitresult.Item1);
            }
　　　　　　//item2 item1 分别是拟合的斜率截距
　　　　　　//这里的ytestS2是后面用来进行误差分析用的，代表了线性拟合的线上点

 

     double r2 = GoodnessOfFit.RSquared(yS2, ytestS2);
     double pearson = Correlation.Pearson(yS2, ytestS2);

 

        REngine engine;//r语言对象   
　　　　　REngine.SetEnvironmentVariables();
            // There are several options to initialize the engine, but by default the following suffice:
        engine = REngine.GetInstance();

 

 
            NumericVector  Ry = engine.CreateNumericVector(你的Y数组);//参数为数组
            engine.SetSymbol("y", Ry);
            NumericVector Rx = engine.CreateNumericVector(你的x数组);//参数为数组
            engine.SetSymbol("x", Rx);
            GenericVector ftestResult = engine.Evaluate("summary(lm(y ~1 + x))").AsList();
　　　　　　//GenericVector是R语言的自定义类型.这个结果官方并未给出详细的描述 ，琢磨了好久找到了结果中各个成员的意义
            double pValueFromRLanguage = ftestResult[3].AsNumeric().Last();//这个成员是p value
　　　　　　　double sd = ftestResult[3].AsNumeric()[3];//这个成员是SD 方差