| Viewing file:  linearBestFitClass.php (3.29 KB)      -rw-r--r-- Select action/file-type:
 
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<?php/**
 * PHPExcel
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 * Copyright (c) 2006 - 2014 PHPExcel
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 * @category   PHPExcel
 * @package    PHPExcel_Shared_Trend
 * @copyright  Copyright (c) 2006 - 2014 PHPExcel (http://www.codeplex.com/PHPExcel)
 * @license    http://www.gnu.org/licenses/old-licenses/lgpl-2.1.txt    LGPL
 * @version    1.8.0, 2014-03-02
 */
 
 
 require_once(PHPEXCEL_ROOT . 'PHPExcel/Shared/trend/bestFitClass.php');
 
 
 /**
 * PHPExcel_Linear_Best_Fit
 *
 * @category   PHPExcel
 * @package    PHPExcel_Shared_Trend
 * @copyright  Copyright (c) 2006 - 2014 PHPExcel (http://www.codeplex.com/PHPExcel)
 */
 class PHPExcel_Linear_Best_Fit extends PHPExcel_Best_Fit
 {
 /**
 * Algorithm type to use for best-fit
 * (Name of this trend class)
 *
 * @var    string
 **/
 protected $_bestFitType        = 'linear';
 
 
 /**
 * Return the Y-Value for a specified value of X
 *
 * @param     float        $xValue            X-Value
 * @return     float                        Y-Value
 **/
 public function getValueOfYForX($xValue) {
 return $this->getIntersect() + $this->getSlope() * $xValue;
 }    //    function getValueOfYForX()
 
 
 /**
 * Return the X-Value for a specified value of Y
 *
 * @param     float        $yValue            Y-Value
 * @return     float                        X-Value
 **/
 public function getValueOfXForY($yValue) {
 return ($yValue - $this->getIntersect()) / $this->getSlope();
 }    //    function getValueOfXForY()
 
 
 /**
 * Return the Equation of the best-fit line
 *
 * @param     int        $dp        Number of places of decimal precision to display
 * @return     string
 **/
 public function getEquation($dp=0) {
 $slope = $this->getSlope($dp);
 $intersect = $this->getIntersect($dp);
 
 return 'Y = '.$intersect.' + '.$slope.' * X';
 }    //    function getEquation()
 
 
 /**
 * Execute the regression and calculate the goodness of fit for a set of X and Y data values
 *
 * @param     float[]    $yValues    The set of Y-values for this regression
 * @param     float[]    $xValues    The set of X-values for this regression
 * @param     boolean    $const
 */
 private function _linear_regression($yValues, $xValues, $const) {
 $this->_leastSquareFit($yValues, $xValues,$const);
 }    //    function _linear_regression()
 
 
 /**
 * Define the regression and calculate the goodness of fit for a set of X and Y data values
 *
 * @param    float[]        $yValues    The set of Y-values for this regression
 * @param    float[]        $xValues    The set of X-values for this regression
 * @param    boolean        $const
 */
 function __construct($yValues, $xValues=array(), $const=True) {
 if (parent::__construct($yValues, $xValues) !== False) {
 $this->_linear_regression($yValues, $xValues, $const);
 }
 }    //    function __construct()
 
 }    //    class linearBestFit
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