bin.shen
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<?php
/**
 * PHPExcel
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 * Foundation, Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301  USA
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 * @category   PHPExcel
 * @package    PHPExcel_Shared_Trend
 * @copyright  Copyright (c) 2006 - 2012 PHPExcel (http://www.codeplex.com/PHPExcel)
 * @license    http://www.gnu.org/licenses/old-licenses/lgpl-2.1.txt    LGPL
 * @version    1.7.7, 2012-05-19
 */
 
 
require_once(PHPEXCEL_ROOT . 'PHPExcel/Shared/trend/bestFitClass.php');
 
 
/**
 * PHPExcel_Linear_Best_Fit
 *
 * @category   PHPExcel
 * @package    PHPExcel_Shared_Trend
 * @copyright  Copyright (c) 2006 - 2012 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