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