线性回归预测趋势系列的y值

Question

我有[x，y]对，其中x值在Unix时间值中，y在float中。我需要为这个系列找到最合适的系列。我正在使用线性回归模型，如下面的链接：

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

我正确地获得了值。但是，由于我的x数据是在unix时间戳中，我得到了非常大的值。那么，有没有人对如何调低它有任何建议？我尝试使用秒而不是毫秒，将x数据乘以1000.但是，这只会使最终y值的差异非常微不足道，而且我没有看到正确的趋势线。

任何帮助将不胜感激。

感谢，S

Answer 1

从0开始：将每个x值的出现减去第x个（比如x0）的值。

例如，您链接的第31行： 将x = values_x[v];替换为x = values_x[v] - values_x[0]; 如果values_x是有序的并且正在升序那么它应该没问题

Answer 2

你能否将第一个x值减去整个系列，以便x从0开始？