PHP实现简单线性回归之数据研究工具

• 可能的非正常值或影响力过度的例子
• 可能的曲线关系（使用转换？）
• 非正态残差分布
• 非常量误差方差或异方差性

　　可以轻松地扩展这个数据研究工具，以生成更多类型的图形 — 直方图、框图和四分位数图 — 这些都是标准的 EDA 工具。

　　数学库体系结构

　　对数学的业余爱好使我在最近几个月中保持着对数学库的浓厚兴趣。此类研究推动我思考如何组织我的代码库以及使其预期在未来能不断增长。

　　我暂时采用清单 5 中的目录结构：

　　清单 5. 易于增长的目录结构

 
phpmath/ 
     
    burnout_study.php     
    explore.php 
    fire_study.php   
    navbar.php    
       
    dist/ 
      Distribution.php   
      fisher.php 
      student.php 
      source.php 
       
    jpgraph/   
      etc... 
     
    slr/  
      SimpleLinearRegression.php  
      SimpleLinearRegressionHTML.php 
       
    temp/ 

• 使某个全局 PHP_MATH 变量有权访问非 Web 根目录位置，并且
• 确保在所有需要或包括的文件路径前面加上这个已定义的常量作为前缀。

　　将来，对 PHP_MATH 变量的设置将通过一个用于整个 PHP 数学库的配置文件来完成。

　　您学到了什么？

　　在本文中，您了解了如何使用 SimpleLinearRegression 类开发用于中小规模的数据集的数据研究工具。在此过程中，我还开发了一个供 SimpleLinearRegression 类使用的本机概率函数，并用 HTML 输出方法和基于 JpGraph 库的图形生成代码扩展该类。

　　从学习的角度来看，简单线性回归建模是值得进一步研究的，因为事实证明，它是理解更高级形式的统计建模的必由之路。在深入学习更高级的技术（如多次回归或多变量方差分析）之前，对于简单线性回归的透彻理解将使您受益匪浅。

　　即使简单线性回归只用一个变量来说明或预测另一个变量的偏离值，在所有的研究变量之间寻找简单线性关系仍然常常是研究性数据分析的第一步。仅因为数据是多元的并不意味着就必须使用多元工具研究它。实际上，在开始时使用简单线性回归这样的基本工具是着手探究数据模式的好方法。

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