トレンドシリーズのY値を予測する線形回帰

Question

x値がUnix時間値でyがfloatの[x、y]ペアがあります。私はこのシリーズに最適なラインを見つける必要があります。私は下のリンクのように線形回帰モデルを使用しています：

http://dracoblue.net/dev/linear-least-squares-in-javascript/159/

私が正しく値を取得しています。しかし、私のx-dataはUNIXのタイムスタンプであるので、私は本当に大きな値を得ています。だから、どのようにそれをトーンダウンするための任意の提案を持っていますか？私はミリ秒の代わりに秒を使ってみましたが、xデータを1000でダイビングしましたが、最終的なy値の差はごくわずかですが、適切なトレンドラインは見当たりません。

ご協力いただければ幸いです。

ありがとうございます。

Answer 1

0から始める：最初のx（例えばx0）の値でx値の各出現を引く。例えば

、あなたのリンクの行31： X開始するようvalues_xを注文し、昇順されている場合、それは

Answer 2

[OK]をする必要がありx = values_x[v] - values_x[0]; でx = values_x[v];を置き換えるあなたはシリーズ全体に最初のxの値を引くことができます0から？