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stats/statistic-regression
==========================

Statistical regression library for PHP

00PHP

Since Oct 27Pushed 1y ago1 watchersCompare

[ Source](https://github.com/Garboko/stats-regression)[ Packagist](https://packagist.org/packages/stats/statistic-regression)[ RSS](/packages/stats-statistic-regression/feed)WikiDiscussions feature/simple-linear-regression Synced 1mo ago

READMEChangelogDependenciesVersions (2)Used By (0)

Stats Regression
================

[](#stats-regression)

[![PHP Version](https://camo.githubusercontent.com/7404ac2849f95f99ace60c4b949c4e57e3188dfc0d5df7a913378138ac571fb6/68747470733a2f2f696d672e736869656c64732e696f2f62616467652f7068702d253345253344372e342d626c7565)](https://www.php.net/)[![Packagist Version](https://camo.githubusercontent.com/56738caafd64aa5da6c4e74c3c77755e615f20ff865da823d2e188f6ee2009bb/68747470733a2f2f696d672e736869656c64732e696f2f7061636b61676973742f762f73746174732f7374617469737469632d72656772657373696f6e)](https://packagist.org/packages/stats/statistic-regression)[![License](https://camo.githubusercontent.com/0382416936d4b16e569d9202062668dc89a8a294b2a13c8ba4ac2809b4624e92/68747470733a2f2f696d672e736869656c64732e696f2f6769746875622f6c6963656e73652f4962726168696d7a6f6e676f2f73746174732d72656772657373696f6e)](LICENSE)

**Stats Regression** est une bibliothèque PHP simple pour la régression linéaire, qui aide à modéliser la relation entre une variable dépendante (Y) et une variable indépendante (X) à l'aide d'un modèle linéaire. Elle inclut des méthodes pour ajuster un modèle de régression, faire des prédictions, et extraire des statistiques clés comme la pente, l'intercept, les erreurs standards, et les valeurs `t`.

Sommaire
--------

[](#sommaire)

- [Stats Regression](#stats-regression)
    - [Sommaire](#sommaire)
    - [Fonctionnalités](#fonctionnalit%C3%A9s)
    - [Prérequis](#pr%C3%A9requis)
    - [Installation](#installation)
    - [Utilisation](#utilisation)
    - [Tests](#tests)
    - [Contribution](#contribution)
    - [Auteur](#auteur)
    - [Licence](#licence)

---

Fonctionnalités
---------------

[](#fonctionnalités)

- **Ajustement de modèle** : ajuste une régression linéaire simple à partir de deux séries de données.
- **Prédictions** : génère des prédictions basées sur le modèle ajusté.
- **Statistiques de régression** :
    - **Pente (Slope)** et **Ordonnée à l'origine (Intercept)**
    - **Erreurs standards** pour la pente et l'ordonnée à l'origine
    - **Valeurs t** pour tester la significativité des coefficients

Prérequis
---------

[](#prérequis)

- **PHP** >= 7.4
- **Composer** pour la gestion des dépendances
- **PHPUnit** pour exécuter les tests unitaires

Installation
------------

[](#installation)

1. **Installation via Composer** (recommandé) : ```
    composer require stats/statistic-regression
    ```
2. Clonez ce dépôt : ```
    git clone https://github.com/Ibrahimzongo/stats-regression.git
    ```
3. Installez les dépendances : ```
    composer install
    ```

Utilisation
-----------

[](#utilisation)

Voici un exemple simple d'utilisation de la classe `SimpleLinearRegression` :

```
require 'vendor/autoload.php';

use Statistics\Regression\SimpleLinearRegression;

$x = [1, 2, 3, 4, 5];
$y = [1.5, 2.5, 2.8, 3.6, 3.9];

$regression = new SimpleLinearRegression();
$regression->fit($x, $y);

echo "Pente (Slope) : " . $regression->getSlope() . PHP_EOL;
echo "Ordonnée à l'origine (Intercept) : " . $regression->getIntercept() . PHP_EOL;
echo "Erreur standard pour la pente : " . $regression->getStdErrorSlope() . PHP_EOL;
echo "Erreur standard pour l'ordonnée : " . $regression->getStdErrorIntercept() . PHP_EOL;

$predictedY = $regression->predict(6);
echo "Prédiction pour x=6 : " . $predictedY . PHP_EOL;
```

Tests
-----

[](#tests)

Pour exécuter les tests unitaires, utilisez l'une des commandes suivantes :

```
# Directement avec PHPUnit
vendor/bin/phpunit

# Ou avec Composer
composer test
```

Contribution
------------

[](#contribution)

Les contributions sont les bienvenues ! Pour contribuer :

1. Forkez le projet.
2. Créez une branche pour votre fonctionnalité (`git checkout -b feature/nouvelle-fonctionnalite`).
3. Commitez vos modifications (`git commit -m 'Ajout d'une nouvelle fonctionnalité'`).
4. Pushez vers la branche (`git push origin feature/nouvelle-fonctionnalite`).
5. Créez une Pull Request.

N'hésitez pas à ouvrir une issue pour rapporter un bug ou proposer une amélioration.

Auteur
------

[](#auteur)

Créé par [Ibrahim Zongo](https://github.com/Ibrahimzongo).

Licence
-------

[](#licence)

Ce projet est sous licence MIT - voir le fichier [LICENSE](LICENSE) pour plus de détails.

###  Health Score

13

—

LowBetter than 1% of packages

Maintenance29

Infrequent updates — may be unmaintained

Popularity0

Limited adoption so far

Community4

Small or concentrated contributor base

Maturity18

Early-stage or recently created project

How is this calculated?**Maintenance (25%)** — Last commit recency, latest release date, and issue-to-star ratio. Uses a 2-year decay window.

**Popularity (30%)** — Total and monthly downloads, GitHub stars, and forks. Logarithmic scaling prevents top-heavy scores.

**Community (15%)** — Contributors, dependents, forks, watchers, and maintainers. Measures real ecosystem engagement.

**Maturity (30%)** — Project age, version count, PHP version support, and release stability.

### Community

Maintainers

![](https://www.gravatar.com/avatar/c63c745aef90ee953ddeccfdf9a0b41e0c44f4ce2355c9fda8222a5cf9b0d763?d=identicon)[Garboko](/maintainers/Garboko)

### Embed Badge

![Health badge](/badges/stats-statistic-regression/health.svg)

```
[![Health](https://phpackages.com/badges/stats-statistic-regression/health.svg)](https://phpackages.com/packages/stats-statistic-regression)
```

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