Звездный рейтинг, реализующий интервал оценки Уилсона

Question

class Rating
{
  public static function ratingAverage($positive, $total, $power = '0.05')
{
if ($total == 0)
  return 0;

$z = Rating::pnormaldist(1-$power/2,0,1);
$p = 1.0 * $positive / $total;
$s = ($p + $z*$z/(2*$total) - $z * sqrt(($p*(1-$p)+$z*$z/(4*$total))/$total))/(1+$z*$z/$total);
return $s;
  } 

 public static function pnormaldist($qn)
{
  $b = array(
  1.570796288, 0.03706987906, -0.8364353589e-3,
  -0.2250947176e-3, 0.6841218299e-5, 0.5824238515e-5,
  -0.104527497e-5, 0.8360937017e-7, -0.3231081277e-8,
  0.3657763036e-10, 0.6936233982e-12);

if ($qn < 0.0 || 1.0 < $qn)
  return 0.0;

if ($qn == 0.5)
  return 0.0;

$w1 = $qn;

if ($qn > 0.5)
  $w1 = 1.0 - $w1;

$w3 = - log(4.0 * $w1 * (1.0 - $w1));
$w1 = $b[0];

for ($i = 1;$i <= 10; $i++)
  $w1 += $b[$i] * pow($w3,$i);

if ($qn > 0.5)
  return sqrt($w1 * $w3);

return - sqrt($w1 * $w3);
 }
}

Могу ли я использовать это при расчете среднего рейтинга по 5-звездочной рейтинговой системе (где 1 звезда = 1 балл)? И если это так, я хотел бы привести пример использования связанного класса. Или я должен пойти на что-то вроде "байесовской оценки"?

Answer 1

Я не думаю, что это возможно. Интервал Уилсона только для 2 переменных. Но вместо использования положительных или успешных результатов в биноминальном распределении вы можете рассчитать дисперсию 5-звездочного рейтинга: http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html. Вот адаптированная функция Уилсона: http://www.goproblems.com/test/wilson/wilson.php?v1=0&v2=0&v3=3&v4=0&v5=0