<commit_before>package dhbw.ka.mwi.businesshorizon2.methods.timeseries;
/**
 * Klasse zur Berechnung der Trendgerade mit der Formel f(x) = m*x +b
 * Annahme: Erster Wert ist das Ergebnis von f(1)
 * @author <NAME>, <NAME>
 *
 */
public class Trendgerade {
	private double m;
	private double b;
	
	//method to get value from f(x) = m*x+b;
	public double getValue(int x) {
		return this.getM()*x + this.getB();
	}
	
	public Trendgerade (double[] zeitreihe) {
		//trendgerade erzeugen
		//m und b mit Startwerten belegen
		this.m = zeitreihe[1] - zeitreihe[0];
		this.b = zeitreihe[0] - this.m;

		double autokovarianz;
		
		double stepsize= this.b/10;
		
		//Schleife wird solange iteriert, bis sie über den Befehl "break;" abgebrochen wird s.u.
		while(stepsize > 0.01){
			autokovarianz = getAutoKoVarianz(this.m, this.b, zeitreihe);
			//m+stepsize und b gleich
			double autokovarianzNew = getAutoKoVarianz((this.m + stepsize), this.b, zeitreihe);
			if(autokovarianzNew<autokovarianz){
				this.m += stepsize;
			}
			//m+stepsize und b-stepsize
			autokovarianzNew = getAutoKoVarianz((this.m + stepsize), (this.b - stepsize), zeitreihe);
			if(autokovarianzNew<autokovarianz){<commit_msg>comment<commit_after>package dhbw.ka.mwi.businesshorizon2.methods.timeseries;
/**
 * Klasse zur Berechnung der Trendgerade mit der Formel f(x) = m*x +b
 * Annahme: Erster Wert ist das Ergebnis von f(1)
 * @author <NAME>, <NAME>
 *
 * @param m Steigung der Trendgeraden
 * @param b Anfangswert an der Koordinatenachse der Trendgeraden, wenn x=0
 */
public class Trendgerade {
	private double m;
	private double b;
	
	//method to get value from f(x) = m*x+b;
	public double getValue(int x) {
		return this.getM()*x + this.getB();
	}
	
	public Trendgerade (double[] zeitreihe) {
		//trendgerade erzeugen
		//m und b mit Startwerten belegen
		this.m = zeitreihe[1] - zeitreihe[0];
		this.b = zeitreihe[0] - this.m;

		double autokovarianz;
		
		double stepsize= this.b/10;
		
		//Schleife wird solange iteriert, bis sie über den Befehl "break;" abgebrochen wird s.u.
		while(stepsize > 0.01){
			autokovarianz = getAutoKoVarianz(this.m, this.b, zeitreihe);
			//m+stepsize und b gleich
			double autokovarianzNew = getAutoKoVarianz((this.m + stepsize), this.b, zeitreihe);
			if(autokovarianzNew<autokovarianz){
				this.m += stepsize;
			}
			//m+stepsize und b-stepsize
			autokovarianzNew = getAutoKoVarianz((this.m + stepsize), (this.b - stepsize), zeitreihe);
			if(autokovarianzNew<autokovarianz){
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