การใช้งาน Linear Regression ในภาษา Fortran แบบง่าย ๆ

Linear regression เป็นเทคนิคที่ใช้ในการวิเคราะห์และคาดการณ์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร โดยเฉพาะเมื่อเรามีข้อมูลที่เกี่ยวข้องกันและต้องการสร้างโมเดลเพื่อคาดเดาค่าของตัวแปรหนึ่งจากตัวแปรอื่น ๆ ในบทความนี้ เราจะมาพูดคุยเกี่ยวกับการใช้งาน Linear regression ในภาษา Fortran ซึ่งเป็นภาษาโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพสูงและเหมาะกับการคำนวณเชิงเลข

Linear Regression คืออะไร?

Linear regression คือกระบวนการหาความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรอิสระ (Independent Variable) กับตัวแปรตาม (Dependent Variable) โดยโมเดลที่สร้างขึ้นจะมีรูปแบบดังนี้:

\[ Y = a + bX \]

โดยที่:

- \( Y \) = ตัวแปรตาม

- \( X \) = ตัวแปรอิสระ

- \( a \) = ค่าที่ตัดกับแกน Y (Intercept)

- \( b \) = ค่ารอง (Slope)

การทำ Linear regression จะต้องมีการคำนวณค่าของ \( a \) และ \( b \) เพื่อให้โมเดลสามารถทำนายค่า \( Y \) ได้อย่างแม่นยำ

ทำความเข้าใจกับขั้นตอนการทำงาน

\[ b = \frac{N(\sum XY) - (\sum X)(\sum Y)}{N(\sum X^2) - (\sum X)^2} \]

\[ a = \bar{Y} - b\bar{X} \]

ตัวอย่าง CODE ในภาษา Fortran

เรามาดูตัวอย่างโค้ด Fortran ที่ทำการคำนวณ Linear regression กันดีกว่า

 program linear_regression
    implicit none

    ! กำหนดตัวแปร
    integer, parameter :: N = 5
    real :: X(N), Y(N), a, b, meanX, meanY
    integer :: i
    real :: sumX, sumY, sumXY, sumX2

    ! กำหนดข้อมูล
    X = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]
    Y = [2.1, 2.9, 3.8, 5.1, 5.9]

    ! เริ่มต้นค่า
    sumX = 0.0
    sumY = 0.0
    sumXY = 0.0
    sumX2 = 0.0

    ! คำนวณค่าต่าง ๆ ที่จำเป็น
    do i = 1, N
        sumX = sumX + X(i)
        sumY = sumY + Y(i)
        sumXY = sumXY + X(i) * Y(i)
        sumX2 = sumX2 + X(i)**2
    end do

    meanX = sumX / N
    meanY = sumY / N

    ! คำนวณค่ารอง (b)
    b = (N * sumXY - sumX * sumY) / (N * sumX2 - sumX**2)

    ! คำนวณค่าตัดกับแกน Y (a)
    a = meanY - b * meanX

    ! แสดงค่าที่คำนวณได้
    print *, "The equation of the line is: Y =", a, "+", b, "* X"

    ! ทำนายค่าของ Y สำหรับ X = 6
    print *, "Predicted Y for X=6 is:", a + b * 6.0
end program linear_regression

การอธิบายโค้ด

Use Case ในโลกจริง

หนึ่งในตัวอย่างการใช้ Linear regression ที่น่าสนใจคือในด้านการการศึกษา โดยเฉพาะการคาดการณ์ผลการเรียนของนักเรียนจากจำนวนชั่วโมงที่ใช้ในการเรียน หากโรงเรียนหรือผู้สอนสามารถทำความเข้าใจความสัมพันธ์นี้ได้ ก็จะสามารถปรับปรุงวิธีการสอนเพื่อทำให้ผลสัมฤทธิ์ของนักเรียนดีขึ้น

นอกจากนี้ ยังมีการใช้งาน Linear regression ในด้านการตลาด การเงิน และการแพทย์ ตัวอย่างเช่น การคาดการณ์ยอดขายจากงบประมาณการโฆษณา หรือการวิเคราะห์สถิติสุขภาพจากปัจจัยเสี่ยงต่าง ๆ

ทำไมถึงเลือกเรียนที่ EPT?

ทันทีที่คุณได้เรียนรู้ถึงพลังของการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Linear regression ในภาษา Fortran แล้ว คุณอาจจะรู้สึกตื่นเต้นเกี่ยวกับการเรียนโปรแกรมมิ่งมากขึ้น! ที่ EPT เรามีคอร์สที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณเรียนรู้ในทักษะด้านการเขียนโปรแกรมทุกระดับ ไม่ว่าจะเป็นมือใหม่หรือระดับสูง ซึ่งสามารถช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการทำงานด้านศาสตร์ข้อมูล และการประมวลผลเชิงตัวเลข

ขอเชิญชวนคุณมาสมัครเรียนกับเราที่ EPT เพื่อพัฒนาและเสริมสร้างทักษะโปรแกรมมิ่งให้ก้าวหน้าไปพร้อมกับการสร้างและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความสำคัญในยุคปัจจุบัน!

สรุป

ในบทความนี้ เราได้พูดคุยเกี่ยวกับ Linear regression ในภาษา Fortran ตั้งแต่แนวคิดพื้นฐานไปจนถึงการคำนวณและการสร้างโมเดลจริงพร้อมตัวอย่างโค้ด รวมถึงการยกตัวอย่างการใช้งานในโลกจริง การเรียนรู้ Linear regression เป็นพื้นฐานที่สำคัญ ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถเข้าใจข้อมูลและวิเคราะห์แนวโน้มได้อย่างมีประสิทธิภาพ สำหรับผู้ที่สนใจในศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ ไม่ควรพลาดโอกาสที่จะเรียนรู้ที่ EPT!

หวังว่าบทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจถึงการใช้ Linear regression ได้ดียิ่งขึ้นและเป็นแรงบันดาลใจในการเรียนรู้ต่อไป!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง