]> git.mxchange.org Git - simgear.git/blob - simgear/math/leastsqs.hxx
Added simgear/magvar which impliments WMM 2000 world magnetic variance model.
[simgear.git] / simgear / math / leastsqs.hxx
1 // leastsqs.h -- Implements a simple linear least squares best fit routine
2 //
3 // Written by Curtis Olson, started September 1997.
4 //
5 // Copyright (C) 1997  Curtis L. Olson  - curt@infoplane.com
6 //
7 // This program is free software; you can redistribute it and/or modify
8 // it under the terms of the GNU General Public License as published by
9 // the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
10 // (at your option) any later version.
11 //
12 // This program is distributed in the hope that it will be useful,
13 // but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
14 // MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
15 // GNU General Public License for more details.
16 //
17 // You should have received a copy of the GNU General Public License
18 // along with this program; if not, write to the Free Software
19 // Foundation, Inc., 675 Mass Ave, Cambridge, MA 02139, USA.
20 //
21 // $Id$
22 ///
23
24
25 #ifndef _LEASTSQS_H
26 #define _LEASTSQS_H
27
28
29 #ifndef __cplusplus                                                          
30 # error This library requires C++
31 #endif                                   
32
33
34 /* 
35 Least squares fit:
36
37 y = b0 + b1x
38
39      n*sum(xi*yi) - (sum(xi)*sum(yi))
40 b1 = --------------------------------
41      n*sum(xi^2) - (sum(xi))^2
42
43
44 b0 = sum(yi)/n - b1*(sum(xi)/n)
45 */
46
47 void least_squares(double *x, double *y, int n, double *m, double *b);
48
49 /* incrimentally update existing values with a new data point */
50 void least_squares_update(double x, double y, double *m, double *b);
51
52
53 /* 
54   return the least squares error:
55
56               (y[i] - y_hat[i])^2
57               -------------------
58                       n
59 */
60 double least_squares_error(double *x, double *y, int n, double m, double b);
61
62
63 /* 
64   return the maximum least squares error:
65
66               (y[i] - y_hat[i])^2
67 */
68 double least_squares_max_error(double *x, double *y, int n, double m, double b);
69
70
71 #endif // _LEASTSQS_H
72
73