Доступ к объекту Regression \ Matrix PHP

Question

Пожалуйста, помогите мне.

У меня есть математическая функция, которую я не делал. Но возвращает объект «смешанный». Я хочу получить доступ к данным в этом объекте, но, как видите, некоторая информация защищена. Как мне получить эти данные. Когда я использую var_dump ($objectCoeficients), возвращает это:

object(Regression\Matrix)#6 (3) { 
    ["rows":protected]=> int(6) 
    ["columns":protected]=> int(1)
    ["MainMatrix":protected]=> array(6) {
        [0]=> array(1) { [0]=> float(40.640558174) }
        [1]=> array(1) { [0]=> float(0.7099924250484) }
        [2]=> array(1) { [0]=> float(1.6495016392771) }
        [3]=> array(1) { [0]=> float(-0.016552419120545) }
        [4]=> array(1) { [0]=> float(0.071413971801328) }
        [5]=> array(1) { [0]=> float(-1.5120534467321) }
    }
}

Я новичок в PHP, извините.

protected $coefficients;

public function exec(){
    if (!($this->x instanceof Matrix) || !($this->y instanceof Matrix))
    {
        throw new RegressionException('X and Y must be matrices.');
    }

    $XtXInv = $this
        ->x
        ->transpose()
        ->multiply($this->x)
        ->invert();

    //coefficients = b = (X'X)-1 X'Y
    $this->coefficients = $XtXInv->multiply($this
        ->x
        ->transpose() - > multiply($this->y));

    $btXtY = $this
        ->coefficients
        ->transpose()
        ->multiply($this
        ->x
        ->transpose())
        ->multiply($this->y);

    $num_independent = $this
        ->x
        ->getNumColumns();
    $sample_size = $this
        ->x
        ->getNumRows();
    $dfTotal = $sample_size - 1;
    $dfModel = $num_independent - 1;
    $dfResidual = $dfTotal - $dfModel;

    /*
     * Create the unit vector, one row per sample
    */
    $um = new Matrix(array_fill(0, $sample_size, array(
        1
    )));

    $this->SSRScalar = $btXtY->subtract($this
        ->y
        ->transpose()
        ->multiply($um)->multiply($um->transpose())
        ->multiply($this->y)
        ->scalarDivide($sample_size))->getEntry(0, 0);

    $this->SSEScalar = $this
        ->y
        ->transpose()
        ->multiply($this->y)
        ->subtract($btXtY)->getEntry(0, 0);

    $this->SSTOScalar = $this->SSRScalar + $this->SSEScalar;
    $this->RSquare = $this->SSTOScalar == 0 ? 1 : $this->SSRScalar / $this->SSTOScalar;
    $this->F = ($this->SSRScalar / $dfModel) / ($this->SSEScalar / `enter 
                code here`$dfResidual);

    //MSE = SSE/(df)
    $MSE = $this->SSEScalar / $dfResidual;
    $this->covariance = $XtXInv->scalarMultiply($MSE);

    for ($i = 0;$i < $num_independent;$i++)
    {
        //get the diagonal elements of the standard errors
        $searray[] = array(
            sqrt($this
                ->covariance
                ->getEntry($i, $i))
        );
        //compute the t-statistic
        $tstat[] = array(
            $this
                ->coefficients
                ->getEntry($i, 0) / $searray[$i][0]
        );
        //compute the student p-value from the t-stat
        $pvalue[] = array(
            $this->getStudentPValue($tstat[$i][0], $dfResidual)
        );

        //convert into 1-d vectors and store
        $this->stderrors[] = $searray[$i][0];
        $this->tstats[] = $tstat[$i][0];
        $this->pvalues[] = $pvalue[$i][0];
    }

    return $this;
}

public function getCoefficients()
{
    return $this->coefficients;
}