用PHP使Web数据分析进入更高境界

所包含的文件 Distribution.php 包含了为几个常用的抽样分布（T 分布、F 分布和 X 平方分布）生成抽样分布统计信息的方法。ChiSquare1D.php 类必须能够访问 Distribution.php 中的 X 平方分布方法，以计算所得到的 X 平方分布值的尾数概率。

这个类中的实例变量列表值得注意，因为它们定义了由分析过程生成的结果对象。这个结果对象包含了有关检验的所有重要详细信息，包括三个重要的 X 平方分布统计 — ChiSqObt、ChiSqProb 和 ChiSqCrit。关于如何计算每个实例变量的详细信息，可以查阅该类的构造函数方法，所有这些值都源自那里。

构造函数：X 平方分布检验的主干

清单 4 给出了 X 平方分布的构造函数代码，它构成了 X 平方分布检验的主干。

清单 4. X 平方分布的构造函数

<?php

class ChiSquare1D {

function ChiSquare1D($ObsFreq, $Alpha=0.05, $ExpProb=FALSE) {
$this->ObsFreq = $ObsFreq;
$this->ExpProb = $ExpProb;
$this->Alpha = $Alpha;
$this->NumCells = count($this->ObsFreq);
$this->DF = $this->NumCells - 1;
$this->Total = $this->getTotal();
$this->ExpFreq = $this->getExpFreq();
$this->ChiSqObt = $this->getChiSqObt();
$this->ChiSqCrit = $this->getChiSqCrit();
$this->ChiSqProb = $this->getChiSqProb();
return true;
}

}

?>

构造函数方法中值得注意的四个方面是：

1.构造函数接受一个由观察到的频率组成的数组、alpha 概率断开点（cutoff score）和一个可选的期望概率的数组。
2.前六行涉及了相对简单的赋值和被记录的计算值，以便于完整的结果对象可用于调用脚本。
3.最后四行执行大量的获取 X 平方分布统计的工作，这些统计是您最感兴趣的。
4.该类只实现 X 平方分布检验逻辑。没有与该类相关联的输出方法。
您可以研究本文的代码下载中包含的类方法，以了解关于如何计算每个结果对象值的更多信息（请参阅参考资料）。

处理输出问题
清单 5 中的代码展示了使用 ChiSquare1D.php 类执行 X 平方分布分析是多么容易。它还演示了输出问题的处理。

该脚本调用一个名为 ChiSquare1D_HTML.php 的包装器脚本。这个包装器脚本的目的是使 X 平方分布过程的逻辑与它的表示方面相分离。_HTML 后缀表明输出针对的是标准的 Web 浏览器或其它显示 HTML 的设备。

包装器脚本的另一个目的是用便于理解数据的方式组织输出。为了达到这个目的，该类包含了两个用于显示 X 平方分布分析结果的方法。showTableSummary 方法显示了在代码后面展示的第一个输出表（表 2），而 showChiSquareStats 显示了第二个输出表（表 3）。

清单 5. 利用包装器脚本组织数据

<?php

// beer_poll_analysis.php

require_once "../init.php";

require_once PHP_MATH . "chi/ChiSquare1D_HTML.php";

$Headings = array("Keiths", "Olands", "Schooner", "Other");

$ObsFreq = array(285, 250, 215, 250);
$Alpha = 0.05;
$Chi = new ChiSquare1D_HTML($ObsFreq, $Alpha);

$Chi->showTableSummary($Headings);
echo "<br><br>";
$Chi->showChiSquareStats();

?>

该脚本生成了下列输出：

表 2. 运行包装器脚本而获得的期望频率和方差
Keiths Olands Schooner 其它 合计
观察值 285 250 215 250 1000
期望值 250 250 250 250 1000
方差 4.90 0.00 4.90 0.00 9.80

表 3. 运行包装器脚本获得的各种 X 平方分布统计信息统计
DF 获得值 概率 临界值
X 平方分布 3 9.80 0.02 7.81

表 2 显示了期望频率以及每个单元的方差度量 (O - E)2 / E。方差

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