통계 :: 예보 통계 :: 예측은 미래 가치를 계산하는 Perl 모듈입니다.
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통계 :: 예측은 미래 가치를 계산하는 Perl 모듈입니다. 통계 :: 예측은 미래 가치를 계산하는 Perl 모듈입니다. 이것은 기존 값을 사용하여 미래 가치를 계산하는 더미 지향 오브젝트 모듈입니다. 새 값은 선형 회귀 분석을 사용하여 계산됩니다. STATISTISS :: 예측; 예측 객체 만들기 MY $ fcct = statistics :: 예측 -> 새 ( "내 예측 이름"); 데이터 추가 $ fcct -> {datax} = @ array_x; $ fcct -> {datay} = @array_y; $ fcct -> {nextx} = $ nightx; 결과를 계산하십시오 $ fcct-> calc; 결과를 얻으십시오. $ fress_forecast = $ fcct -> {frecasty); 예측을위한 internalsthe 방정식 : a + bx, 'x'는 예측 된 값 및 _ _ a = y + bx b = sum ((x + x)) / sum (xx) ** 2Methodsnewrecee는 예측 이름을 기억하고 축복받은 데이터 구조를 통계로 기억하고 반환합니다. 예측 개체. 내 $ fcct = 통계 :: 예측 -> 새로운 ( "나의 예측"); calccalculate 및 예측 값을 반환합니다. $ fcct-> calc; 디버깅 제안을위한 쓰레기 인쇄. $ fcct-> 덤프; sumx는 x 값의 합계를 반환합니다. my $ sumofx = $ fcct -> {sumx}; sumyreturns y 값의 합계. my $ sumofy = $ fcct -> {sumy}; sumxxxxx는 x ** 2 값의 합계를 입력합니다. my $ sumofxx = $ fcct -> {sumxx}; sumxyreturns x * y 값의 합계. my $ sumofxy = $ fcct -> {sumxy}; avgx는 x 값의 평균입니다. MY $ AVGX = $ FCACT -> {AVGX}; AVGYRET은 Y 값의 평균을 반환합니다. My $ Avgy = $ Fcct -> {AVGY}; x 값의 수를 nreturn. 내 $ n = $ fcct -> {n}; 예제 사용 통계 :: 예측; 내 @y = (1,3,7,12); 내 @x = (1,2,3,4); 내 $ fcct = 통계 :: 예측 -> 새로운 ( "나의 예측"); $ fcct -> {datax} = @x; $ fcct -> {datay} = @y; $ fcct -> {nextx} = 8; $ fcct-> calc; "예측", $ fcct -> {ferecastName} 인쇄 인쇄; "예측 가치가 있는가 :", $ fcct -> {frecasty}, "n"; 요구 사항 : · Perl 요구 사항 : · Perl.

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