public ResultadoRegresion MetodoLagrange(ParametroRegresion parametro, double ValorX)
{
int CantPuntos = parametro.ValoresX.Count;
double Resultado = 0;
for (int j = 0; j < CantPuntos; j++)
{
double Productoria = 1;
for (int i = 0; i < CantPuntos; i++)
{
if (j != i)
{
Productoria = Productoria * ((ValorX - parametro.ValoresX[i]) / (parametro.ValoresX[j] - parametro.ValoresX[i]));
}
}
Resultado += Productoria * parametro.ValoresY[j];
}
ResultadoRegresion retornar = new ResultadoRegresion();
retornar.Resultado.Add(Resultado);
retornar.CoeficienteCorrelacion = 0;
return(retornar);
}
public ResultadoRegresion MetodoRegresionLineal(ParametroRegresion parametro)
{
ResultadoRegresion Devolver = new ResultadoRegresion();
var n = parametro.ValoresX.Count;
var SumatoriaX = parametro.ValoresX.Sum();
var SumatoriaY = parametro.ValoresY.Sum();
var SumatoriaXCuadrada = parametro.ValoresX.Sum(x => x * x);
double SumatoriaXporY = 0;
var PromedioY = SumatoriaY / n;
var PromedioX = SumatoriaX / n;
for (int i = 0; i < parametro.ValoresX.Count; i++)
{
SumatoriaXporY = SumatoriaXporY + (parametro.ValoresX[i] * parametro.ValoresY[i]);
}
var A1 = ((n * SumatoriaXporY) - (SumatoriaX * SumatoriaY)) / ((n * SumatoriaXCuadrada) - (SumatoriaX * SumatoriaX));
var A0 = PromedioY - (A1 * PromedioX);
Devolver.Resultado.Add(A0);
Devolver.Resultado.Add(A1);
Devolver.CoeficienteCorrelacion = this.CalcularCoeficienteDeCorrelacion(parametro, PromedioY, new List <double>()
{
A0, A1
});
return(Devolver);
}
public ResultadoRegresion MetodoPolinomial(ParametroRegresion parametro, int grado)
{
var n = grado;
int filas = n + 1;
int columnas = n + 2;
double[,] Matriz = new double[filas, columnas];
int contador = 0;
for (int i = 0; i < filas; i++)
{
Matriz[i, columnas - 1] = CalcularSumatoriaConXElevado(parametro.ValoresX, parametro.ValoresY, i);
contador = i;
for (int c = 0; c < columnas - 1; c++)
{
Matriz[i, c] = CalcularSumatoriaConXElevado(parametro.ValoresX, contador);
contador += 1;
}
}
Matriz[0, 0] = parametro.ValoresX.Count;
var resultado = Ecuaciones.GaussJordan(new ParametroGaussJordan(filas, columnas)
{
Matriz = Matriz,
NumeroIncognitas = grado + 1
});
double promY = parametro.ValoresY.Sum(x => x) / parametro.ValoresY.Count;
List <double> ResultadoA = resultado.Solucion.Select(X => X.Valor).ToList();
return(new ResultadoRegresion()
{
Resultado = ResultadoA,
CoeficienteCorrelacion = CalcularCoeficienteDeCorrelacion(parametro, promY, ResultadoA)
});
}
private void btn_RegresionLineal_Click(object sender, EventArgs e)
{
try
{
ParametroRegresion parametro = new ParametroRegresion();
for (int i = 0; i < Convert.ToInt16(txt_CantidadPuntos.Text); i++)
{
parametro.ValoresX.Add(Convert.ToDouble(Matriz[i, 0].Text));
parametro.ValoresY.Add(Convert.ToDouble(Matriz[i, 1].Text));
}
var resultado = MetodoRegresion.MetodoRegresionLineal(parametro);
MostrarResultado(resultado);
}
catch (Exception exception)
{
MessageBox.Show(exception.Message);
}
}
private double CalcularCoeficienteDeCorrelacion(ParametroRegresion parametro, double PromedioY, List <double> A)
{
double St = parametro.ValoresY.Sum(x => Math.Pow(PromedioY - x, 2));
double Sr = 0;
double Aux = 0;
for (int i = 0; i < parametro.ValoresX.Count; i++)
{
double sumA = 0;
Aux = 0;
for (int c = (A.Count - 1); c != 0; c--)
{
sumA += A[c] * Math.Pow(parametro.ValoresX[i], c);
}
Aux += sumA + (A[0] - parametro.ValoresY[i]);
Sr += Math.Pow(Aux, 2);
}
double Coeficiente = Math.Abs((St - Sr) / St);
return(Math.Sqrt(Coeficiente) * 100);
}
