知识大全用 PHP 实现的简单线性回归

Posted 2022-07-21 线性

篇首语：千金一刻莫空度，老大无成空自伤。本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了知识大全用 PHP 实现的简单线性回归相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

用 PHP 实现的简单线性回归 以下文字资料是由(全榜网网www.cha138.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！

　　在这个由两部分组成的系列文章的第部分（“ 用 PHP 实现的简单线性回归”）中我说明了数学库对 PHP 有用的原因我还演示了如何用 PHP 作为实现语言来开发和实现简单线性回归算法的核心部分

　　本文的目标是向您展示如何使用第部分中讨论的 SimpleLinearRegression 类来构建一个重要的数据研究工具

　　简要回顾概念

　　简单线性回归建模背后的基本目标是从成对的 X值和 Y值（即 X和 Y测量值）组成的二维平面中找到最吻合的直线一旦用最小方差法找到这条直线就可以执行各种统计测试以确定这条直线与观测到的 Y值的偏离量吻合程度

　　线性方程（ y = mx + b）有两个参数必须根据所提供的 X和 Y数据估算出来它们是斜率（ m）和 y 轴截距（ b）一旦估算出这两个参数就可以将观测值输入线性方程并观察方程所生成的 Y预测值

　　要使用最小方差法估算出 m和 b参数就要找到 m 和 b 的估计值使它们对于所有的 X值得到的 Y值的观测值和预测值最小观测值和预测值之差称为误差（ y i (mx i+ b) ）并且如果对每个误差值都求平方然后求这些残差的和其结果是一个被称为预测平方差的数使用最小方差法来确定最吻合的直线涉及寻找使预测方差最小的 m和 b的估计值

　　可以用两种基本方法来找到满足最小方差法的估计值 m和 b 第一种方法可以使用数值搜索过程设定不同的 m和 b值并对它们求值最终决定产生最小方差的估计值第二种方法是使用微积分找到用于估算 m和 b 的方程我不打算深入讨论推导出这些方程所涉及的微积分但我确实在 SimpleLinearRegression 类中使用了这些分析方程以找到 m和 b 的最小平方估计值（请参阅 SimpleLinearRegression 类中的 getSlope() 和 getYIntercept 方法）

　　即使拥有了可以用来找到 m和 b的最小平方估计值的方程也并不意味着只要将这些参数代入线性方程其结果就是一条与数据良好吻合的直线这个简单线性回归过程中的下一步是确定其余的预测方差是否可以接受

　　可以使用统计决策过程来否决“直线与数据吻合”这个备择假设这个过程基于对 T 统计值的计算使用概率函数求得随机大的观测值的概率正如第部分所提到的 SimpleLinearRegression 类生成了为数众多的汇总值其中一个重要的汇总值是 T 统计值它可以用来衡量线性方程与数据的吻合程度如果吻合良好则 T 统计值往往是一个较大的值如果 T 值很小就应该用一个缺省模型代替您的线性方程该模型假定 Y值的平均值是最佳预测值（因为一组值的平均值通常可以是下一个观测值的有用的预测值）

　　要测试 T 统计值是否大到可以不用 Y值的平均值作为最佳预测值需要计算随机获得 T 统计值的概率如果概率很低那就可以不采用平均值是最佳预测值这一无效假设并且相应地可以确信简单线性模型是与数据良好吻合的（有关计算 T 统计值概率的更多信息请参阅第部分）

　　回过头讨论统计决策过程它告诉您何时不采用无效假设却没有告诉您是否接受备择假设在研究环境中需要通过理论参数和统计参数来建立线性模型备择假设

　　您将构建的数据研究工具实现了用于线性模型（T 测试）的统计决策过程并提供了可以用来构造理论和统计参数的汇总数据这些参数是建立线性模型所需要的数据研究工具可以归类为决策支持工具供知识工作者在中小规模的数据集中研究模式

　　从学习的角度来看简单线性回归建模值得研究因为它是理解更高级形式的统计建模的必由之路例如简单线性回归中的许多核心概念为理解多次回归（Multiple Regression）要素分析（Factor Analysis）和时间序列（Time Series）等建立了良好的基础

　　简单线性回归还是一种多用途的建模技术通过转换原始数据（通常用对数或幂转换）可以用它来为曲线数据建模这些转换可以使数据线性化这样就可以使用简单线性回归来为数据建模所生成的线性模型将被表示为与被转换值相关的线性公式

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　　概率函数

　　在前一篇文章中我通过交由 R 来求得概率值从而避开了用 PHP 实现概率函数的问题我对这个解决方案并非完全满意因此我开始研究这个问题开发基于 PHP 的概率函数需要些什么

　　我开始上网查找信息和代码一个两者兼有的来源是书籍 Numerical Recipes in C 中的概率函数我用 PHP 重新实现了一些概率函数代码（ gammln c 和 betai c 函数）但我对结果还是不满意与其它一些实现相比其代码似乎多了些此外我还需要反概率函数

　　幸运的是我偶然发现了 John Pezzullo 的 Interactive Statistical Calculation John 关于概率分布函数的网站上有我需要的所有函数为便于学习这些函数已用 JavaScript 实现

　　我将 Student T 和 Fisher F 函数移植到了 PHP 我对 API 作了一点改动以便符合 Java 命名风格并将所有函数嵌入到名为 Distribution 的类中该实现的一个很棒的功能是 doCommonMath 方法这个库中的所有函数都重用了它我没有花费力气去实现的其它测试（正态测试和卡方测试）也都使用 doCommonMath 方法

　　这次移植的另一个方面也值得注意通过使用 JavaScript 用户可以将动态确定的值赋给实例变量譬如

　　var PiD = pi() /

　　在 PHP 中不能这样做只能把简单的常量值赋给实例变量希望在 PHP 中会解决这个缺陷

　　请注意清单中的代码并未定义实例变量 — 这是因为在 JavaScript 版本中它们是动态赋予的值

　　清单实现概率函数

　　 <?php // Distribution php // Copyright John Pezullo // Released under same terms as PHP // PHP Port and OO fying by Paul Meagher class Distribution function doCommonMath($q $i $j $b) $zz = ; $z = $zz; $k = $i; while($k <= $j) $zz = $zz * $q * $k / ($k $b); $z = $z + $zz; $k = $k + ; return $z; function getStudentT($t $df) $t = abs($t); $w = $t / sqrt($df); $th = atan($w); if ($df == ) return $th / (pi() / ); $sth = sin($th); $cth = cos($th); if( ($df % ) == ) return ($th + $sth * $cth * $this >doCommonMath($cth * $cth $df )) / (pi()/ ); else return $sth * $this >doCommonMath($cth * $cth $df ); function getInverseStudentT($p $df) $v = ; $dv = ; $t = ; while($dv > e ) $t = ( / $v) ; $dv = $dv / ; if ( $this >getStudentT($t $df) > $p) $v = $v $dv; else $v = $v + $dv; return $t; function getFisherF($f $n $n ) // implemented but not shown function getInverseFisherF($p $n $n ) // implemented but not shown ?>

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　　图形输出

　　迄今为止您已经实现的输出方法都以 HTML 格式显示汇总值它也适合于用 GIF JPEG 或 PNG 格式显示这些数据的分布图（scatter plot）或线图（line plot）

　　与其亲自编写生成线图和分布图的代码我认为最好使用名为 JpGraph的基于 PHP 的图形库 JpGraph 正由 Johan Persson 积极开发其项目网站这样描述它

　　无论是对于只有最少代码的“以快捷但不恰当方式获得的”图形还是对于需要非常细粒度控制的复杂专业图形 JpGraph 都可以使它们的绘制变得简单 JpGraph 同样适用于科学和商业类型的图形

　　JpGraph 分发版中包含大量可以根据特定需求进行定制的示例脚本将 JpGraph 用于数据研究工具非常简单只需找到功能与我的需求类似的示例脚本然后对该脚本进行改写以满足我的特定需求即可

　　清单中的脚本是从样本数据研究工具（ explore php）中抽取的它演示了如何调用该库以及如何将来自于 SimpleLinearRegression 分析的数据填入 Line 和 Scatter 类这段代码中的注释是 Johan Persson 编写的（JPGraph 代码库的文档化工作做得很好）

　　清单来自于样本数据研究工具 explore php 的函数的详细内容

　　 <?php // Snippet extracted from explore php script include ("jpgraph/jpgraph php"); include ("jpgraph/jpgraph_scatter php"); include ("jpgraph/jpgraph_line php"); // Create the graph $graph = new Graph( auto ); $graph >SetScale("linlin"); // Setup title $graph >title >Set("$title"); $graph >img >SetMargin( ); $graph >xaxis >SetTitle("$x_name" "center"); $graph >yaxis >SetTitleMargin( ); $graph >yaxis >title >Set("$y_name"); $graph >title >SetFont(FF_FONT FS_BOLD); // make sure that the X axis is always at the // bottom at the plot and not just at Y= which is // the default position $graph >xaxis >SetPos( min ); // Create the scatter plot with some nice colors $sp = new ScatterPlot($slr >Y $slr >X); $sp >mark >SetType(MARK_FILLEDCIRCLE); $sp >mark >SetFillColor("red"); $sp >SetColor("blue"); $sp >SetWeight( ); $sp >mark >SetWidth( ); // Create the regression line $lplot = new LinePlot($slr >PredictedY $slr >X); $lplot >SetWeight( ); $lplot >SetColor( navy ); // Add the pltos to the line $graph >Add($sp ); $graph >Add($lplot); // and stroke $graph_name = "temp/test png"; $graph >Stroke($graph_name); ?> <img src= <?php echo $graph_name ?> vspace= > ?>

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　　数据研究脚本

　　该数据研究工具由单个脚本（ explore php）构成该脚本调用 SimpleLinearRegressionHTML 类和 JpGraph 库的方法

　　该脚本使用了简单的处理逻辑该脚本的第一部分对所提交的表单数据执行基本验证如果这些表单数据通过验证则执行该脚本的第二部分

　　该脚本的第二部分所包含的代码用于分析数据并以 HTML 和图形格式显示汇总结果清单中显示了 explore php脚本的基本结构

　　清单 explore php 的结构

cha138/Article/program/PHP/201311/21213

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