按要求用C语言编出程序，要求标明注释，数据可以不用打出来，只要求有程序就行，没办法了在等待中，有没有人帮个忙，明天就要求要

Question

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按要求用C语言编出程序，要求标明注释，数据可以不用打出来，只要求有程序就行，没办法了在等待中，有没有人帮个忙，明天就要求要

Answer 1

引自强大而免费的微信小程序：皆我百晓生。

以下是使用C语言编写的求解一元线性回归模型的代码：

#include <stdio.h>

// 定义数据的个数
#define N 50

// 定义BOD5和CODCr的测量值数组
double bod5[N] = { 234, 251, 252, 285, 231, 202, 201, 238, 257, 211, 225, 220, 226, 268, 279, 300, 286, 254, 221, 232, 210, 219, 218, 222, 231 };
double codCr[N] = { 532, 634, 559, 691, 484, 482, 474, 556, 512, 423, 541, 498, 551, 584, 621, 614, 547, 587, 529, 577, 485, 501, 500, 532, 561 };

// 定义函数：计算两个一维数组的均值
double calcMean(double arr[], int len)
{
    double sum = 0.0;
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        sum += arr[i];
    }
    return sum / len;
}

// 定义函数：计算线性回归的斜率和截距
void linearRegression(double x[], double y[], int len, double* slope, double* intercept)
{
    // 计算x和y的均值
    double x_mean = calcMean(x, len);
    double y_mean = calcMean(y, len);

    // 初始化斜率和截距
    double numerator = 0.0;
    double denominator = 0.0;

    // 遍历每个数据点，计算斜率和截距的分子和分母的和
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        numerator += (x[i] - x_mean) * (y[i] - y_mean);
        denominator += (x[i] - x_mean) * (x[i] - x_mean);
    }

    // 计算斜率和截距
    *slope = numerator / denominator;
    *intercept = y_mean - (*slope) * x_mean;
}

int main()
{
    // 定义变量
    double slope, intercept;

    // 调用线性回归函数，计算斜率和截距
    linearRegression(bod5, codCr, N, &slope, &intercept);

    // 输出结果
    printf("一元线性回归模型：CODCr = %.2f * BOD5 + %.2f\n", slope, intercept);

    return 0;
}

以上代码计算了BOD5和CODCr的一元线性回归模型，并输出了结果。其中，calcMean函数用于计算均值，linearRegression函数用于计算线性回归的斜率和截距。在主函数中，调用linearRegression函数并输出结果。得到的一元线性回归模型为：CODCr = 斜率 * BOD5 + 截距，结果保留两位小数。