Linux脚本开发数学库在PHP中的重要性

作者佚名技术来源 NET编程浏览发布时间 2012-05-22

当强调学习实现意义重大的分析测试，以及解决这方面的难题。

实例变量:当对统计测试或过程进行建模时，您需要指出声明哪些实例变量。

实例变量的选择可以通过说明由分析过程生成的中间值和汇总值来确定。每个中间值和汇总值都可以有一个相应的实例变量，将变量的值作为对象属性。

我采用这样的分析来确定为清单 1 中的 SimpleLinearRegression 类声明哪些变量。可以对MultipleRegression、ANOVA 或 TimeSeries 过程执行类似的分析。

<?php
　　// Copyright 2003, Paul Meagher
　　// Distributed under GPL
　　class SimpleLinearRegression {
　　var $n;
　　var $X = array();
　　var $Y = array();
　　var $ConfInt;
　　var $Alpha;
　　var $XMean;
　　var $YMean;
　　var $SumXX;
　　var $SumXY;
　　var $SumYY;
　　var $Slope;
　　var $YInt;
　　var $PredictedY　 = array();
　　var $Error　　　　= array();
　　var $SquaredError = array();
　　var $TotalError;
　　var $SumError;
　　var $SumSquaredError;
　　var $ErrorVariance;
　　var $StdErr;
　　var $SlopeStdErr;
　　var $SlopeVal;　 // T value of Slope
　　var $YIntStdErr;
　　var $YIntTVal;　 // T value for Y Intercept
　　var $R;
　　var $RSquared;
　　var $DF;　　　　 // Degrees of Freedom
　　var $SlopeProb;　// Probability of Slope Estimate
　　var $YIntProb;　 // Probability of Y Intercept Estimate
　　var $AlphaTVal;　// T Value for given alpha setting
　　var $ConfIntOfSlope;
　　var $RPath　= "/usr/local/bin/R";　// Your path here
　　var $format = "%01.2f"; // Used for formatting output
　　}
　　?>

清单 1. SimpleLinearRegression 类的实例变量　　构造函数

SimpleLinearRegression 类的构造函数方法接受一个 X 和一个 Y 向量，每个向量都有相同数量的值。您还可以为您预计的 Y 值设置一个缺省为 95% 的置信区间（confidence interval）。

构造函数方法从验证数据形式是否适合于处理开始。一旦输入向量通过了“大小相等”和“值大于 1”测试，就执行算法的核心部分。

执行这项任务涉及到通过一系列 getter 方法计算统计过程的中间值和汇总值。将每个方法调用的返回值赋给该类的一个实例变量。用这种方法存储计算结果确保了前后链接的计算中的调用例程可以使用中间值和汇总值。还可以通过调用该类的输出方法来显示这些结果，如清单 2 所描述的那样。

<?php
　　// Copyright 2003, Paul Meagher
　　// Distributed under GPL
　　function SimpleLinearRegression($X, $Y, $ConfidenceInterval="95") {
　　$numX = count($X);
　　$numY = count($Y);
　　if ($numX != $numY) {
　　die("Error: Size of X and Y vectors must be the same.");
　　}
　　if ($numX <= 1) {
　　die("Error: Size of input array must be at least 2.");
　　}
　　$this->n　　　　　　　 = $numX;
　　$this->X　　　　　　　 = $X;
　　$this->Y　　　　　　　 = $Y;
　　$this->ConfInt　　　　 = $ConfidenceInterval;
　　$this->Alpha　　　　　 = (1 + ($this->ConfInt / 100) ) / 2;
　　$this->XMean　　　　　 = $this->getMean($this->X);
　　$this->YMean　　　　　 = $this->getMean($this->Y);
　　$this->SumXX　　　　　 = $this->getSumXX();
　　$this->SumYY　　　　　 = $this->getSumYY();
　　$this->SumXY　　　　　 = $this->getSumXY();
　　$this->Slope　　　　　 =

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