Linux腳本開發數學庫在PHP中的重要性

<?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
            　　
            　　}
            　　?>
            　　

<?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　　　　　 = $this->getSlope();
            　　$this->YInt　　　　　　= $this->getYInt();
            　　$this->PredictedY　　　= $this->getPredictedY();
            　　$this->Error　　　　　 = $this->getError();
            　　$this->SquaredError　　= $this->getSquaredError();
            　　$this->SumError　　　　= $this->getSumError();
            　　$this->TotalError　　　= $this->getTotalError();
            　　$this->SumSquaredError = $this->getSumSquaredError();
            　　$this->ErrorVariance　 = $this->getErrorVariance();
            　　$this->StdErr　　　　　= $this->getStdErr();
            　　$this->SlopeStdErr　　 = $this->getSlopeStdErr();
            　　$this->YIntStdErr　　　= $this->getYIntStdErr();
            　　$this->SlopeTVal　　　 = $this->getSlopeTVal();
            　　$this->YIntTVal　　　　= $this->getYIntTVal();
            　　$this->R　　　　　　　 = $this->getR();
            　　$this->RSquared　　　　= $this->getRSquared();
            　　$this->DF　　　　　　　= $this->getDF();
            　　$this->SlopeProb　　　 = $this->getStudentProb($this->SlopeTVal, $this->DF);
            　　$this->YIntProb　　　　= $this->getStudentProb($this->YIntTVal, $this->DF);
            　　$this->AlphaTVal　　　 = $this->getInverseStudentProb($this->Alpha, $this->DF);
            　　$this->ConfIntOfSlope　= $this->getConfIntOfSlope();
            　　
            　　return true;
            　　}
            　　?>