/var/www/hkosl.com/imusiccircle/webadmin/libraies/phpoffice/phpexcel/Classes/PHPExcel/Shared/trend/powerBestFitClass.php


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<?php
/**
 * PHPExcel
 *
 * Copyright (c) 2006 - 2014 PHPExcel
 *
 * This library is free software; you can redistribute it and/or
 * modify it under the terms of the GNU Lesser General Public
 * License as published by the Free Software Foundation; either
 * version 2.1 of the License, or (at your option) any later version.
 *
 * This library is distributed in the hope that it will be useful,
 * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
 * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
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 * License along with this library; if not, write to the Free Software
 * Foundation, Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301  USA
 *
 * @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    ##VERSION##, ##DATE##
 */


require_once PHPEXCEL_ROOT 'PHPExcel/Shared/trend/bestFitClass.php';


/**
 * PHPExcel_Power_Best_Fit
 *
 * @category   PHPExcel
 * @package    PHPExcel_Shared_Trend
 * @copyright  Copyright (c) 2006 - 2014 PHPExcel (http://www.codeplex.com/PHPExcel)
 */
class PHPExcel_Power_Best_Fit extends PHPExcel_Best_Fit
{
    
/**
     * Algorithm type to use for best-fit
     * (Name of this trend class)
     *
     * @var    string
     **/
    
protected $_bestFitType        'power';


    
/**
     * Return the Y-Value for a specified value of X
     *
     * @param     float        $xValue            X-Value
     * @return     float                        Y-Value
     **/
    
public function getValueOfYForX($xValue) {
        return 
$this->getIntersect() * pow(($xValue $this->_Xoffset),$this->getSlope());
    }    
//    function getValueOfYForX()


    /**
     * Return the X-Value for a specified value of Y
     *
     * @param     float        $yValue            Y-Value
     * @return     float                        X-Value
     **/
    
public function getValueOfXForY($yValue) {
        return 
pow((($yValue $this->_Yoffset) / $this->getIntersect()),($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 = '.$intersect.' * X^'.$slope;
    }    
//    function getEquation()


    /**
     * Return the Value of X where it intersects Y = 0
     *
     * @param     int        $dp        Number of places of decimal precision to display
     * @return     string
     **/
    
public function getIntersect($dp=0) {
        if (
$dp != 0) {
            return 
round(exp($this->_intersect),$dp);
        }
        return 
exp($this->_intersect);
    }    
//    function getIntersect()


    /**
     * 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 _power_regression($yValues$xValues$const) {
        foreach(
$xValues as &$value) {
            if (
$value 0.0) {
                
$value log(abs($value));
            } elseif (
$value 0.0) {
                
$value log($value);
            }
        }
        unset(
$value);
        foreach(
$yValues as &$value) {
            if (
$value 0.0) {
                
$value log(abs($value));
            } elseif (
$value 0.0) {
                
$value log($value);
            }
        }
        unset(
$value);

        
$this->_leastSquareFit($yValues$xValues$const);
    }    
//    function _power_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) {
            
$this->_power_regression($yValues$xValues$const);
        }
    }    
//    function __construct()

}    //    class powerBestFit