Ошибки Mathnet при попытке решить уравнение множественной регрессии

Question

У меня есть следующий код, и я пытаюсь использовать 2 разных метода для решения уравнения множественной регрессии. Массивы слишком длинны, чтобы перечислить, но подсчет по каждому соответствует 5704 строкам. Я получаю следующие ошибки, когда я пытаюсь запустить код

// получение необработанного исключения типа «System.ArgumentException» произошел в MathNet.Numerics.dll

Дополнительной информацией: Матрица должна быть положительно определенной ,

double[] p = Fit.MultiDim(
       new[] { shortRatingList.ToArray(), mediumRatingList.ToArray(), longRatingList.ToArray() }, 
       weekReturnList.ToArray(), 
       intercept: true); 

// получение необработанное исключение типа 'System.ArgumentException' произошло в MathNet.Numerics.dll

Дополнительная информация: Матрица размеры должны согласиться: 3x5705.

   double[] q = MultipleRegression.QR(
       new[] { shortRatingList.ToArray(), mediumRatingList.ToArray(), longRatingList.ToArray() }, 
       weekReturnList.ToArray(), 
       intercept: true); 

Answer 1

фрагмент кода в вопросе вычисляет регрессии с 3 точками выборки (каждый из них с 5704 значений), так что он ожидает weekReturnList, чтобы иметь длину 3.

Однако, если weekReturnList имеет длину 5704, а ваши данные фактически представляют 5704 точек данных с 3 значениями каждый (короткий, средний, длинный), тогда вам нужно транспонировать вход.

Я предполагаю, что данные, организованные столбцами вместо точек данных, довольно распространены на практике, поэтому мы должны рассмотреть возможность добавления функции быстрого доступа для этого варианта использования в классе Fit.

В то же время вы можете использовать следующую команду, которая переставляет входные данные путем создания матрицы дизайна из массива столбцов вместо строк массивов:

MultipleRegression.NormalEquations(
    Matrix<double>.Build.DenseOfColumnArrays(shortRatingList, mediumRatingList, longRatingList), 
    Vector<double>.Build.Dense(weekReturnList));