]> git.mxchange.org Git - simgear.git/blob - simgear/math/leastsqs.hxx
Converted to the LGPL licencing terms.
[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 library is free software; you can redistribute it and/or
8 // modify it under the terms of the GNU Library General Public
9 // License as published by the Free Software Foundation; either
10 // version 2 of the License, or (at your option) any later version.
11 //
12 // This library 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 GNU
15 // Library General Public License for more details.
16 //
17 // You should have received a copy of the GNU Library General Public
18 // License along with this library; if not, write to the
19 // Free Software Foundation, Inc., 59 Temple Place - Suite 330,
20 // Boston, MA  02111-1307, USA.
21 //
22 // $Id$
23 ///
24
25
26 #ifndef _LEASTSQS_H
27 #define _LEASTSQS_H
28
29
30 #ifndef __cplusplus                                                          
31 # error This library requires C++
32 #endif                                   
33
34
35 /* 
36 Least squares fit:
37
38 y = b0 + b1x
39
40      n*sum(xi*yi) - (sum(xi)*sum(yi))
41 b1 = --------------------------------
42      n*sum(xi^2) - (sum(xi))^2
43
44
45 b0 = sum(yi)/n - b1*(sum(xi)/n)
46 */
47
48 void least_squares(double *x, double *y, int n, double *m, double *b);
49
50 /* incrimentally update existing values with a new data point */
51 void least_squares_update(double x, double y, double *m, double *b);
52
53
54 /* 
55   return the least squares error:
56
57               (y[i] - y_hat[i])^2
58               -------------------
59                       n
60 */
61 double least_squares_error(double *x, double *y, int n, double m, double b);
62
63
64 /* 
65   return the maximum least squares error:
66
67               (y[i] - y_hat[i])^2
68 */
69 double least_squares_max_error(double *x, double *y, int n, double m, double b);
70
71
72 #endif // _LEASTSQS_H
73
74