PHPの数値計算ライブラリmathPHPを使う(4) 線形回帰とミカエリス・センテン式のフィッティングを行う。

今回は回帰。線形回帰はいいとして、ミカエリス・センテン式のフィッティングも用意されているのが面白い。

コードはこちら。

<?php

require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use MathPHP\Statistics\Regression;

mt_srand(1);

function f($x)

{  

    $k = (2 + 0.01 * (mt_rand()/mt_getrandmax() * 2.0 - 1.0));

    $m = (5 + 0.01 * (mt_rand()/mt_getrandmax() * 2.0 - 1.0));

    return $k * $x + $m;

}

$points = [];

for ($i = 0; $i < 10; $i++) {

    $x = $i;

    $y = f($x);

    $points[$i] = [$x, $y];

}

$regression = new Regression\Linear($points);

$parameters = $regression->getParameters();          

$equation   = $regression->getEquation();

print_r($parameters);

echo $equation, "\n";

$points =  [ [.038, .05], [.194, .127], [.425, .094], [.626, .2122], [1.253, .2729], [2.5, .2665], [3.740, .3317] ];

$regression = new Regression\LineweaverBurk($points);

$parameters = $regression->getParameters();          

$equation   = $regression->getEquation();

print_r($parameters);

echo $equation, "\n";

結果は、

Array

(

    [m] => 1.9988628995347

    [b] => 4.9916476076798

)

y = 1.998863x + 4.991648

Array

(

    [V] => 0.22290351141792

    [K] => 0.13447224020933

)

y = 0.222904x/(0.134472+x)

となった。パラメータだけじゃなくて式も出てくるのが面白い。