blocks|key|3883651|text|你可以通过回归分析来预测某一天的下载量。这张来自维基百科的图片显示了一些样本数据点和最佳拟合线。在下载的情况下，X轴可以表示天数，Y轴可以表示下载次数。保持这一假设，人们将看到平均每天的下载量都在上升。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|3883652|这里有一篇很好的文章解释了Linear+Regression，IBM写了两篇关于如何用PHP+(1，2)实现简单线性回归的文章。|offset|length|3883653|也可以看看其他的一些线程：|3883654|3883655|Occurrence+prediction|ordered-list-item|3883656|Predictional+Logic+in+Programming?|3883657|Predict+next+event+occurrence,+based+on+past+occurrences|3883658|3883659|​|3883660|📷|atomic|3883661|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://en.wikipedia.org/wiki/Linear_regression|1|http://www.ibm.com/developerworks/web/library/wa-linphp/|2|http://www.ibm.com/developerworks/web/library/wa-linphp2/|3|https://stackoverflow.com/questions/1015424/occurrence-prediction/1015735#1015735|4|https://stackoverflow.com/questions/891528/predictional-logic-in-programming/891595#891595|5|https://stackoverflow.com/questions/758036/predict-next-event-occurrence-based-on-past-occurrences|6|IMAGE|IMMUTABLE|imageUrl|https://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/1/13/Linear_regression.png|imageAlt^0|0|D|H|0|1C|1|1|1E|1|2|0|0|0|0|L|3|0|0|Y|4|0|0|1K|5|0|0|0|0|1|6|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1J|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|1K|8|@]|9|@$D|1L|E|1M|1|1N]|$D|1O|E|1P|1|1Q]|$D|1R|E|1S|1|1T]]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|1U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|1V|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|J|5|K|7|1W|8|@]|9|@$D|1X|E|1Y|1|1Z]]|A|$]]|$1|L|3|M|5|K|7|20|8|@]|9|@$D|21|E|22|1|23]]|A|$]]|$1|N|3|O|5|K|7|24|8|@]|9|@$D|25|E|26|1|27]]|A|$]]|$1|P|3|-4|5|6|7|28|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Q|3|R|5|6|7|29|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|S|3|T|5|U|7|2A|8|@]|9|@$D|2B|E|2C|1|2D]]|A|$]]|$1|V|3|-4|5|6|7|2E|8|@]|9|@]|A|$]]]|W|$X|$5|Y|Z|10|A|$11|12]]|13|$5|Y|Z|10|A|$11|14]]|15|$5|Y|Z|10|A|$11|16]]|17|$5|Y|Z|10|A|$11|18]]|19|$5|Y|Z|10|A|$11|1A]]|1B|$5|Y|Z|10|A|$11|1C]]|1D|$5|1E|Z|1F|A|$1G|1H|1I|-4]]]]

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 <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Linear_regression" rel="nofollow noreferrer">Linear Regression</a> and IBM has written two articles on how to implement Simple Linear Regression with PHP (<a href="http://www.ibm.com/developerworks/web/library/wa-linphp/" rel="nofollow noreferrer">1</a>, <a href="http://www.ibm.com/developerworks/web/library/wa-linphp2/" rel="nofollow noreferrer">2</a>).

Also check out these other threads:

<ol>
<li><a href="https://stackoverflow.com/questions/1015424/occurrence-prediction/1015735#1015735">Occurrence prediction</a></li>
<li><a href="https://stackoverflow.com/questions/891528/predictional-logic-in-programming/891595#891595">Predictional Logic in Programming?</a></li>
<li><a href="https://stackoverflow.com/questions/758036/predict-next-event-occurrence-based-on-past-occurrences">Predict next event occurrence, based on past occurrences</a></li>
</ol>

<img src="https://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/1/13/Linear_regression.png" alt="alt text">

blocks|key|3744781|text|你想要的术语是“外推”，这里有一些公式和更多的细节描述：http://en.wikipedia.org/wiki/Extrapolation|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|3744782|原则上，您需要选择一个与您的预期趋势(线性、指数等)匹配的方程，然后使用当前数据找到最适合您的数据的参数。像R-squared这样的东西是最佳拟合的简单度量。|3744783|一旦你完成了最佳拟合，你就可以使用得到的方程参数来推断未来的数据。|3744784|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://en.wikipedia.org/wiki/Extrapolation|1|http://en.wikipedia.org/wiki/R_squared^0|S|16|0|0|1I|9|1|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|R|8|@]|9|@$A|S|B|T|1|U]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|V|8|@]|9|@$A|W|B|X|1|Y]]|C|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|Z|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|10|8|@]|9|@]|C|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|C|$N|O]]|P|$5|K|L|M|C|$N|Q]]]]

The term you want is "extrapolation", there are some equations and further details described here:
<a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Extrapolation" rel="nofollow noreferrer">http://en.wikipedia.org/wiki/Extrapolation</a>

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 <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/R_squared" rel="nofollow noreferrer">R-squared</a> 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.

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?

Predict downloads

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解答不清晰，无法理解或解决问题。

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我正在写一个小工具来统计应用程序的下载量。我用时间戳保存每一次下载。什么算法(php和mysql)通常用于预测例如今天的下载量？

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