{events: ["выходной", "велик", "перерыв", "арахис", "пивасик"],

   squirrel: true},

  /* и так далее... */

];

Изменчивость (Mutability)

Скоро мы уже и до программирования доберёмся. А пока нам нужно понять последнюю часть теории.

Мы увидели, что значения объекта можно менять. Типы значений, которые мы рассматривали ранее – числа, строки, булевские значения – неизменяемы. Нельзя поменять существующее значение заданного типа. Их можно комбинировать и выводить из них новые значения, но когда вы работаете с некоторым значением строки, это значение остаётся постоянным. Текст внутри строки нельзя поменять. Если у вас есть ссылка на строку "кошка", в коде нельзя поменять в ней символ, чтобы получилось "мошка".

А вот у объектов содержимое можно менять, изменяя значения их свойств.

Если у нас есть два числа, 120 и 120, мы можем рассматривать их как одно и то же, независимо от того, хранятся ли они в памяти в одном и том же месте. Но когда мы имеем дело с объектами, есть разница, есть ли у нас две ссылки на один объект или же у нас есть два разных объекта, содержащих одинаковые свойства. Рассмотрим пример:

var object1 = {value: 10};

var object2 = object1;

var object3 = {value: 10};

console.log(object1 == object2);

// → true

console.log(object1 == object3);

// → false

object1.value = 15;

console.log(object2.value);

// → 15

console.log(object3.value);

// → 10

Переменные object1 и object2 держатся за один и тот же объект, поэтому изменения object1 приводят к изменениям в object2. Переменная object3 показывает на другой объект, который изначально содержит те же свойства, что и object1, но живёт своей собственной жизнью.

Оператор == при сравнении объектов возвращает true только, если сравниваемые объекты – это одна и та же переменная. Сравнение разных объектов вернёт false, даже если у них идентичное содержимое. Оператора «глубокого» сравнения, который бы сравнивал содержимое объектов, в JavaScript не предусмотрено, но его возможно сделать самостоятельно (это будет одним из упражнений в конце главы).

Журнал оборотня

Итак, Жак запускает свой любимый интерпретатор JavaScript и создаёт окружение, необходимое для хранения журнала.

var journal = [];

function addEntry(events, didITurnIntoASquirrel) {

  journal.push({

    events: events,

    squirrel: didITurnIntoASquirrel

  });

}

Каждый вечер, часов в десять – а иногда и назавтра утром, спускаясь с верхней полки шкафа – он записывает свой день.

addEntry(["работа", "тронул дерево", "пицца", "пробежка", "телевизор"], false);

addEntry(["работа", "мороженое", "цветная капуста", "лазанья", "тронул дерево", "почистил зубы"], false);

addEntry(["выходной", "велик", "перерыв", "арахис", "пивасик"], true);

Как только у него будет достаточно данных, он собирается вычислить корреляцию между его оборачиваниями и событиями каждого из дней, и в идеале узнать из их корреляций что-то полезное.

Корреляция – это мера зависимости между переменными величинами (переменными в статистическом смысле, а не в смысле JavaScript). Она обычно выражается в виде коэффициента, принимающего значения от -1 до 1. Нулевая корреляция обозначает, что переменные вообще не связаны, а корреляция 1 означает, что они полностью связаны – если вы знаете одну, вы автоматически знаете другую. Минус один также означает прочную связь переменных, но и их противоположность – когда одна true, вторая всегда false.

Для измерения корреляции булевских переменных хорошо подходит коэффициент фи (ϕ), к тому же, его сравнительно легко подсчитать. Для этого нам нужна таблица, содержащая количество раз, когда наблюдались различные комбинации двух переменных. К примеру, мы можем взять события «поел пиццы» и «обращение» и представить их в следующей таблице:

ϕ можно вычислить по следующей формуле, где n относится к ячейкам таблицы:

n₀₁ обозначает количество измерений, когда первое событие (пицца) – false (0), а второе событие (обращение) – true (1). В нашем примере n₀₁ = 4.

Запись n_1• обозначает сумму всех измерений, где первое событие было true, что для нашего примера равно 10. Соответственно, n_•0 – сумма всех измерений, где событие «обращение» было false.