javascript - 如何将两个 xy 数据集与多项式回归相关联？

Question

我有两个 xy 数据集，它们形成两个可能相关的散点图。

第一个数据集的近似域为 0 到 25,000，范围为 0 到 0.3。第二个数据集的近似域为 0 到 550，范围为 0 到 4.5。第一个数据集要精确得多，可以认为是正确的，所以我试图将第二个数据集与第一个数据集进行比较，以了解这两个数据集是否相关。第二组也是第一组的倒数。

第一个数据集的可视化：

第二个数据集的可视化：

data: { xAxis: [0,1,2,3,4...], yAxis: [0.20779456198215485, 0.20824825763702393, 0.20915564894676208, 0.20960935950279236...] }数据以每个数据集的形式存储 。

方法：

我无法弄清楚如何解决这个问题。我最初的想法是通过降低数据点的精确度来减少第一个数据集，因此删除约 20,000 个具有均匀间距或其他内容的数据点。我可以将图表拆分为周期性片段，然后使用回归 js之类的东西进行 3 次多项式回归，regression.polynomial(data[, options])并比较两个函数的回归常数，看看它们的相关性有多大。但是，对于更有经验的人来说，这可能是一种完全错误的方法。

任何建议将不胜感激。

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