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@@ -64,6 +64,16 @@ public class Completion {
return mean / i;
}
/**
* Permet de remplacer les valeurs inexistantes par les valeurs les plus probables avec une regression linéaire
* @param list La liste des données
* @param getX Le getter de la valeur en x
* @param getY Le getter de la valeur en y
* @param setY Le Setter de la valeur en y qui est à compléter
* @return Une liste des valeurs compléters
* @param <T> Le type des données de la liste
* @param <V> Le type des données numériques
*/
public static <T,V extends Number> HashSet<T> completeColumnsLinear(HashSet<T> list, Function<T,V> getX, Function<T,V> getY, BiConsumer<T,V> setY ){
double meanX = calculateMean(list, getX);
@@ -89,7 +99,7 @@ public class Completion {
* @param getY
* @param meanX
* @param meanY
* @return
* @return La valeur du a de la formule de regression linéaire
* @param <T>
* @param <V>
*/
@@ -113,6 +123,13 @@ public class Completion {
return numerateur / denominateur;
}
/**
* Permet de calculer b dans une regression linéaire
* @param meanX
* @param meanY
* @param valueA
* @return La valeur de b dans la formule de regression linéaire
*/
public static double calculateLinearB(
double meanX,
double meanY,