Что, если нам надо собрать все события, для которых сохранены коэффициенты? Они не создают предсказуемую последовательность, как было бы в массиве, поэтому цикл for использовать не получится. JavaScript предлагает конструкцию цикла специально для обхода всех свойств объекта. Она похожа на цикл for, но использует команду in.

for (var event in map)

  console.log("Корреляция для '" + event

              "' получается " + map[event]);

// → Корреляция для 'пицца' получается 0.069

// → Корреляция для 'тронул дерево' получается -0.081

Итоговый анализ

Чтобы найти все типы событий, представленных в наборе данных, мы обрабатываем каждое вхождение по очереди, и затем создаём цикл по всем событиям вхождения. Мы храним объект phis, в котором содержатся корреляционные коэффициенты для всех типов событий, которые мы уже нашли. Если мы встречаем новый тип, которого ещё не было в phis, мы подсчитываем его корреляцию и добавляем её в объект.

function gatherCorrelations(journal) {

  var phis = {};

  for (var entry = 0; entry < journal.length; entry++) {

    var events = journal[entry].events;

    for (var i = 0; i < events.length; i++) {

      var event = events[i];

      if (!(event in phis))

        phis[event] = phi(tableFor(event, journal));

    }

  }

  return phis;

}

var correlations = gatherCorrelations(JOURNAL);

console.log(correlations.пицца);

// → 0.068599434

Смотрим, что получилось:

for (var event in correlations)

  console.log(event + ": " + correlations[event]);

// → морковка:   0.0140970969

// → упражнения: 0.0685994341

// → выходной:   0.1371988681

// → хлеб:      -0.0757554019

// → пудинг:    -0.0648203724

// и так далее...

Большинство корреляций лежат близко к нулю. Морковки, хлеб и пудинг, очевидно, не связаны с обращением в белку. Но оно вроде бы более часто происходит на выходных. Давайте отфильтруем результаты, чтобы выводить только корреляции больше 0,1 или меньше -0,1

for (var event in correlations) {

  var correlation = correlations[event];

  if (correlation > 0.1 || correlation < -0.1)

    console.log(event + ": " + correlation);

}

// → выходной:     0.1371988681

// → чистил зубы: -0.3805211953

// → конфета:      0.1296407447

// → работа:      -0.1371988681

// → спагетти:     0.2425356250

// → читал:        0.1106828054

// → арахис:       0.5902679812

Ага! У двух факторов корреляции заметно больше остальных. Арахис сильно влияет на вероятность превращения в белку, тогда как чистка зубов наоборот, препятствует этому.

Интересно. Попробуем вот что:

for (var i = 0; i < JOURNAL.length; i++) {

  var entry = JOURNAL[i];

  if (hasEvent("арахис", entry) &&

     !hasEvent("чистка зубов", entry))

    entry.events.push("арахис зубы");

}

console.log(phi(tableFor("арахис зубы", JOURNAL)));

// → 1

Ошибки быть не может! Феномен случается именно тогда, когда Жак ест арахис и не чистит зубы. Если б он только не был таким неряхой относительно оральной гигиены, он бы вообще не заметил своего несчастья.

Зная это, Жак просто перестаёт есть арахис и обнаруживает, что трансформации прекратились.

У Жака какое-то время всё хорошо. Но через несколько лет он теряет работу, и в конце концов ему приходится наняться в цирк, где он выступает как Удивительный Человек-белка, набирая полный рот арахисового масла перед шоу. Однажды, устав от столь жалкого существования, Жак не обращается обратно в человека, пробирается через дыру в цирковом тенте и исчезает в лесу. Больше его никто не видел.

Дальнейшая массивология

В конце главы хочу познакомить вас ещё с несколькими концепциями, относящимися к объектам. Начнём с полезных методов, имеющихся у массивов.