本系列文章第 1 部分结尾处提到了简单线性回归(Simple Linear Regression)类中缺少 3个元素在本文中作者 Paul Meagher 用基于 PHP 概率弥补了这些缺陷演示了如何将输出思路方法集成到 SimpleLinearRegression 类中并创建了图形输出他通过构建数据研究工具解决了这些问题该工具旨在深层次地研究中小规模数据集所包含信息(在第 1 部分中作者演示了如何用 PHP 作为实现语言来开发和实现简单线性回归算法包核心部分)
在这个由两部分组成系列文章第 1 部分(“ 用 PHP 实现简单线性回归& [阅读全文] [PDF]
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 [阅读全文] [PDF]
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