预测下载量
我正在编写一个小工具来计算应用程序的下载量。我用时间戳保存每次下载。
通常使用什么算法（php 和 mysql）来预测今天的下载量？
I'm writing a little tool that counts the downloads of an app. I save every download with a timestamp.
What algorithm (php and mysql) is normally used for predicting eg todays downloads?
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评论（2）
您可以进行回归分析来预测给定日期的下载数量。来自维基百科的这张图片显示了一些示例数据点和最佳拟合线。对于下载，X 轴可以代表天数，Y 轴可以代表下载次数。保持这一假设，人们会发现下载量平均每天都在增加。
这是一篇很好的文章，解释了线性回归 并且 IBM 撰写了两篇关于如何使用 PHP 实现简单线性回归的文章 (1，2）。
另请查看以下其他线程：
（来源：wikimedia.org）
You could do Regression Analysis to predict the number of downloads on a given day. This image from Wikipedia shows some sample data points and the best-fit line. In case of downloads, the X axis could represents days, and Y axis could represent the number of downloads. Keeping that assumption, one would see that the number of downloads are going up each day on average.
Here's a good article explaining Linear Regression and IBM has written two articles on how to implement Simple Linear Regression with PHP (1, 2).
Also check out these other threads:
(source: wikimedia.org)
您想要的术语是“外推法”，这里描述了一些方程和更多详细信息：
http://en.wikipedia.org/wiki/Extrapolation
原则上你需要选择一个匹配您的预期趋势（线性、指数等）的方程，然后您使用当前数据来查找最适合该方程与您的数据的参数。像 R 平方 之类的东西是最佳拟合的简单度量。
完成最佳拟合后，您可以使用生成的方程参数来推断未来的数据。
The term you want is "extrapolation", there are some equations and further details described here:
http://en.wikipedia.org/wiki/Extrapolation
In principle you need to pick an equation that matches your expected trend (linear, exponential etc) then you use the current data to find the parameters that best fit that equation to your data. Something like R-squared is a simple measure of best fit.
Once you've done a best-fit you can use the resulting equation parameters to extrapolate future data.