翻阅了 官方 tutorial.
与 Python 比较
new相当于在 Python 中显式地调用__init__方法.import好像没有 Python 灵活, 比如a.b.c, 只能导入 fully qualified name (一个具体的类) 或者一个库下所有的类, 而不能像 Python 一样from a import b然后再用b.c.- 没有默认参数 (可以用函数重载实现), 没有位置参数 (传参感觉不方便读 raw text?).
- 方法命名习惯用动词开头, camelCase.
- “only public methods are allowed to be called on class instance.” Why subclass in another package cannot access a protected method?
线性回归系数检验
Apache Commons Math 库的线性回归类没有直接实现各种假设检验. 考虑线性回归 (满足一般假设)
\[y = X\beta + \varepsilon, \quad \varepsilon \sim N(0, \sigma^2 I).\]其中 $X$ 是 $n\times p$ 设计矩阵 (第一列全为 1), $\beta$ 是 $p\times 1$ 参数向量. 检验估计参数 $\hat \beta$ 的每一项,
\[H_0\colon \beta_1 = \cdots = \beta_{p-1} = 0,\]其中 $\beta_0$ 为截距. 由于
\[\hat \beta \sim N_p(\beta, \sigma^2 (X'X)^{-1}),\]如果 $\beta_i = 0$ 成立, 则 t-统计量
\[\tau_i = \frac{\hat \beta_i}{\sqrt{c_{i, i}} \sqrt{u'u / (n-p)}} \sim t_{n-p},\]其中 $c_{i, i}$ 表示 $(X’X)^{-1}$ 的第 $i$ 行第 $i$ 列, 残差 $u = y- X\hat\beta$ (右下角这一坨是 $\hat \sigma$), 符号 $t_{n-p}$ 表示自由度为 $n-p$ 的 t 分布. 最后 $2\mathbb P(Z > \vert\tau_i\vert)$ 则为第 $i$ 项对应的 p-value, 其中随机变量 $Z \sim t_{n-p}$.
实现见 这里, 其中
- 在
TDistribution构造函数中显式传入rng=null避免创建随机数生成器; - 用了 Apache 的 FastMath: Faster, more accurate, portable alternative to Math and StrictMath for large scale computation.;
- 用函数重载实现了类似默认参数的效果, 避免重复计算 beta;
- Javadoc 的写法参考了 Apache Commons Math 官方文档风格.
其他
Python 可以用 JPype 调 jar 包, 但是一个 已知缺陷 是
Because of lack of JVM support, you cannot shutdown the JVM and then restart it. Nor can you start more than one copy of the JVM.