Math 如何根据历史值预测内存使用情况和时间

一道数学题我真的认为。。。 我有一些电子表格输出的历史数据以及行数和列数

我想做的是使用这些数据根据已知的行和列来预测峰值内存使用量和所花费的时间

因此，如果没有历史数据存在，那么就不会有预测。1或2个历史值将非常不准确，但我希望，如果历史值的种类足够广泛，那么可以做出合理准确的预测

我有一张桌子在桌子中间。任何帮助或想法都将不胜感激。我真的不知道从哪里开始

你可以装一个模型

由于这是一个编程站点，以下是一些代码：

---

类似的模型可用于预测执行时间（

Seconds

列）。在那里，R²是

0.998

这看起来很不错，尽管现在有点让我不知所措。我正在努力理解它。我似乎把它分解成两个有用的部分：1）基于从…导出的常数的结束方程。。。2） 常数的计算这很有用，因为我可以编写一个任务，尽可能频繁地定义/更新常数，显然，在我运行方程时将使用最新的常数。这个等式很容易编程，但现在我必须解决如何在PHP或JQuery中导出这些数字（很抱歉没有提到我打算使用哪种语言）。我研究过R，但如果可能的话，我想用普通的php来做。@Jelby John:如果你用谷歌搜索“php线性回归”，那应该会给你一些提示。我过去和现在都是。我在上找到了一篇关于定制PHP类的好文章，但我也在考虑安装R和使用shell_exec。我会反馈我的进步。非常感谢。

<table class="table table-condensed">
</table>

> d <- read.table("data.tsv", sep="\t", header=T)
> summary(lm(log(Bytes.RAM) ~ log(Rows) + log(Columns), d))

Call:
lm(formula = log(Bytes.RAM) ~ log(Rows) + log(Columns), data = d)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-0.4800 -0.2409 -0.1618  0.1729  0.6827 

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  12.42118    0.61820  20.093 8.72e-09 ***
log(Rows)     0.51032    0.09083   5.618 0.000327 ***
log(Columns)  0.58200    0.07821   7.441 3.93e-05 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 0.4052 on 9 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9062, Adjusted R-squared: 0.8853 
F-statistic: 43.47 on 2 and 9 DF,  p-value: 2.372e-05 

Bytes.RAM = exp(12.42 + 0.51 * log(Rows) + 0.58 * log(Columns))