Fortran - 2つの配列から単回帰直線計算(Ver.2)！
Updated:
Fortran 95 で、数値からなる同サイズの配列2つを説明変数・目的変数とみなして単回帰直線を計算する方法についての記録です。
今回は連立1次方程式を解くのに「ガウスの消去」を使用します。
過去にも行いましたが、その際は連立1次方程式を解くのに分散／共分散を使用する方法（実際にはその変形版）を使用しました。
0. 前提条件
- LMDE 3 (Linux Mint Debian Edition 3; 64bit) での作業を想定。
- GCC 6.3.0 (GFortran 6.3.0) でのコンパイルを想定。
1. ガウスの消去法による連立1次方程式の解法について
当ブログ過去記事を参照。
- C++ - 連立方程式解法（ガウスの消去法）！
- Ruby - 連立方程式解法（ガウスの消去法）！
- Python - 連立方程式解法（ガウスの消去法）！
- Fortran - 連立方程式解法（ガウスの消去法）！
2. ソースコードの作成
File: regression_line_2.f95
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! 単回帰直線計算
! : y = a + b * x
! : 連立方程式を ガウスの消去法で解く方法
!
! date name version
! 2018.12.18 mk-mode.com 1.00 新規作成
!
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!****************************************************
!
module const
! SP: 単精度(4), DP: 倍精度(8)
integer, parameter :: SP = kind(1.0)
integer(SP), parameter :: DP = selected_real_kind(2 * precision(1.0_SP))
end module const
module comp
use const
implicit none
private
public :: calc_reg_line
contains
! 単回帰直線計算
!
! :param(in) real(8) x(:): 説明変数配列
! :param(in) real(8) y(:): 目的変数配列
! :param(out) real(8) a: 切片
! :param(out) real(8) b: 傾き
subroutine calc_reg_line(x, y, a, b)
implicit none
real(DP), intent(in) :: x(:), y(:)
real(DP), intent(out) :: a, b
integer(SP) :: size_x, size_y, i, n
real(DP) :: sum_x, sum_y, sum_xx, sum_xy
real(DP) :: mtx(2, 3)
size_x = size(x)
size_y = size(y)
if (size_x == 0 .or. size_y == 0) then
print *, "[ERROR] array size == 0"
stop
end if
if (size_x /= size_y) then
print *, "[ERROR] size(X) != size(Y)"
stop
end if
sum_x = sum(x)
sum_y = sum(y)
sum_xx = sum(x * x)
sum_xy = sum(x * y)
mtx(1, :) = (/real(size_x, DP), sum_x, sum_y/)
mtx(2, :) = (/ sum_x, sum_xx, sum_xy/)
call solve_ge(2, mtx)
a = mtx(1, 3)
b = mtx(2, 3)
end subroutine calc_reg_line
! 連立方程式を解く（ガウスの消去法）
!
! :param(in) integer(4) n: 元数
! :param(inout) real(8) a(n,n+1): 係数配列
subroutine solve_ge(n, a)
implicit none
integer(SP), intent(in) :: n
real(DP), intent(inout) :: a(n, n + 1)
integer(SP) :: i, j
real(DP) :: d
! 前進消去
do j = 1, n - 1
do i = j + 1, n
d = a(i, j) / a(j, j)
a(i, j+1:n+1) = a(i, j+1:n+1) - a(j, j+1:n+1) * d
end do
end do
! 後退代入
do i = n, 1, -1
d = a(i, n + 1)
do j = i + 1, n
d = d - a(i, j) * a(j, n + 1)
end do
a(i, n + 1) = d / a(i, i)
end do
end subroutine solve_ge
end module comp
program regression_line
use const
use comp
implicit none
character(9), parameter :: F_INP = "input.txt"
integer(SP), parameter :: UID = 10
real(DP) :: a, b
integer(SP) :: n, i
character(20) :: f
real(DP), allocatable :: x(:), y(:)
! IN ファイル OPEN
open (UID, file = F_INP, status = "old")
! データ数読み込み
read (UID, *) n
! 配列用メモリ確保
allocate(x(n))
allocate(y(n))
! データ読み込み
do i = 1, n
read (UID, *) x(i), y(i)
end do
write (f, '("(A, ", I0, "F8.2, A)")') n
print f, "説明変数 X = (", x, ")"
print f, "目的変数 Y = (", y, ")"
print '(A)', "---"
! IN ファイル CLOSE
close (UID)
! 回帰直線計算
call calc_reg_line(x, y, a, b)
print '(A, F12.8)', "切片 a = ", a
print '(A, F12.8)', "傾き b = ", b
! 配列用メモリ解放
deallocate(x)
deallocate(y)
end program regression_line
3. ソースコードのコンパイル
$ gfortran -o regression_line_2 regression_line_2.f95
4. 動作確認
まず、以下のような入力ファイルを用意する。
（先頭行：点の数、2行目以降：各点）
File: input.txt
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378 1037
129 463
313 563
142 372
428 1020
そして、実行。
$ ./regression_line_2
説明変数 X = ( 107.00 336.00 233.00 82.00 61.00 378.00 129.00 313.00 142.00 428.00)
目的変数 Y = ( 286.00 851.00 589.00 389.00 158.00 1037.00 463.00 563.00 372.00 1020.00)
---
切片 a = 99.07475877
傾き b = 2.14452350
参考までに、上記で使用した2変量の各点と作成された単回帰直線を gnuplot で描画してみた。
以上。
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