การใช้งาน Quadratic Regression ในภาษา PHP แบบง่ายๆ

การวิเคราะห์ข้อมูลนั้นเป็นสิ่งที่สำคัญมากในปัจจุบัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเราหันไปที่การพัฒนาซอฟต์แวร์หรือการสร้างโมเดลพยากรณ์ข้อมูลหนึ่งๆ หนึ่งในเทคนิคที่เป็นที่นิยมคือการใช้งาน Quadratic Regression ซึ่งเป็นการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ด้วยการสร้างสมการพหุนามลำดับที่สอง (Quadratic Equation)

ในบทความนี้เราจะมาทำความเข้าใจกับ Quadratic Regression ในภาษา PHP อย่างง่ายๆ พร้อมทั้งตัวอย่างโค้ด และพิจารณา use case บางอย่างในโลกจริง

Quadratic Regression คืออะไร?

Quadratic Regression นั้นเป็นการสร้างโมเดลพหุนามลำดับที่สอง ซึ่งมีรูปแบบของสมการดังนี้:

\[ y = ax^2 + bx + c \]

โดยที่ \(a\), \(b\), และ \(c\) จะมีค่าเป็นตัวเลขที่ถูกคำนวณจากข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อให้สามารถทำการพยากรณ์ค่า \(y\) จากค่า \(x\) ได้

ทำไมต้องใช้ Quadratic Regression?

การวิเคราะห์แนวโน้มของข้อมูลในลักษณะที่ไม่เป็นเส้นตรง (Non-linear relationship) หมายความว่าสถานการณ์ในโลกแห่งความจริงหลายแห่งมักจะเข้าใจยากกว่าการใช้การวิเคราะห์เชิงเส้น (Linear regression) ว่าด้วยข้อมูลที่มีความวนเวียนหรือเปลี่ยนแปลงตามเวลา

Use Case ในโลกจริง

การใช้งาน Quadratic Regression ใน PHP

ขั้นตอนที่ 1: การเตรียมข้อมูล

ให้เราหมุนเวียนข้อมูลที่เราต้องการใช้งานกันก่อน ขอยกตัวอย่างกับข้อมูลราคาหุ้นที่รวบรวมไว้ดังนี้ (สุ่มเพื่อแสดงตัวอย่าง):

| x (เวลา) | y (ราคาหุ้น) |

|----------|----------------|

| 1 | 3 |

| 2 | 5 |

| 3 | 7 |

| 4 | 16 |

| 5 | 25 |

ขั้นตอนที่ 2: การคำนวณค่าของ \(a\), \(b\), และ \(c\)

เราจะใช้สูตรในการคำนวณค่าต่างๆ ตามตัวอย่างโค้ดด้านล่างนี้

 <?php
function quadratic_regression($x, $y) {
    $n = count($x);

    $sum_x = array_sum($x);
    $sum_y = array_sum($y);
    $sum_x2 = array_sum(array_map(function($val) { return $val * $val; }, $x));
    $sum_x3 = array_sum(array_map(function($val) { return $val * $val * $val; }, $x));
    $sum_x4 = array_sum(array_map(function($val) { return $val * $val * $val * $val; }, $x));
    $sum_xy = array_sum(array_map(function($a, $b) { return $a * $b; }, $x, $y));
    $sum_x2y = array_sum(array_map(function($a, $b) { return $a * $b; }, array_map(function($val) { return $val * $val; }, $x), $y));

    $A = [
        [$n, $sum_x, $sum_x2],
        [$sum_x, $sum_x2, $sum_x3],
        [$sum_x2, $sum_x3, $sum_x4]
    ];

    $B = [$sum_y, $sum_xy, $sum_x2y];

    // Solve linear equations using Cramers Rule or any method you prefer
    $coefficients = solve_linear_equations($A, $B);
    return $coefficients;
}

function solve_linear_equations($A, $B) {
    // This function will be implemented to solve the linear equations for coefficients
}

$x = [1, 2, 3, 4, 5];
$y = [3, 5, 7, 16, 25];

$coefficients = quadratic_regression($x, $y);
print_r($coefficients);
?>

ขั้นตอนที่ 3: การแสดงผล

หลังจากที่เราได้คำนวณค่าของ \(a\), \(b\), และ \(c\) เราสามารถใช้ค่านั้นในการพยากรณ์ราคาหุ้นในเวลาต่อไป ด้วยการแทนค่า \(x\) เข้าไปในสมการ

 function predict($x_value, $coefficients) {
    return $coefficients[0] + $coefficients[1] * $x_value + $coefficients[2] * $x_value * $x_value;
}

$x_next = 6; // พยากรณ์ราคาหุ้นในเวลา 6
$predicted_price = predict($x_next, $coefficients);
echo "The predicted stock price at time $x_next is $predicted_price";

สรุป

Quadratic Regression เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความไม่เป็นเส้นตรงในโลกแห่งความจริง โดยเฉพาะในการพยากรณ์แนวโน้มต่างๆ ที่ซับซ้อนมากขึ้น

หากคุณสนใจในการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้งาน Quadratic Regression หรือเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลอื่นๆ ไม่ว่าคุณจะเป็นนักเรียนหรือนักพัฒนา EPT (Expert-Programming-Tutor) มีหลักสูตรที่ตอบโจทย์ความต้องการในการเรียนรู้ด้านการเขียนโปรแกรมอย่างลึกซึ้ง สามารถเริ่มต้นการเรียนรู้ได้แล้ววันนี้!ด้วยการศึกษาที่ EPT คุณจะได้เรียนรู้เทคนิคที่ช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์และสร้างโมเดลข้อมูลได้อย่างมืออาชีพ!

การเรียนรู้โปรแกรมมิ่งเป็นการลงทุนที่คุ้มค่าเพื่ออนาคตของคุณ นัดหมายเรียนรู้กับเราที่ EPT วันนี้!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง