Учитывая большой набор данных значений с плавающей точкой во времени (с переменным интервалом) и размер скользящего окна определенной длительности, я ищу метод для расчета модели линейной регрессии (например, наименьших квадратов) по точкам данных внутри окна для каждой позиции скользящего окна.
Допустим, окно начинается слева и перемещается вправо. Со временем точки данных входят в окно справа и оставляют его слева. Всякий раз, когда это происходит, регрессионная модель должна обновляться, чтобы отражать новый набор точек данных.
Эта операция обновления должна быть значительно быстрее, чем просто пересчет модели. И можно хранить некоторые метаданные вместе с текущей моделью, чтобы помочь в ее обновлении. Но объем памяти этих метаданных должен быть значительно меньше, чем размер всех точек данных в окне.
Существует ли такой метод? Как это работает? Для этого есть библиотека Java?