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2025年1月22日 (水)

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。

 

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