PINE LIBRARY
FunctionPolynomialFit

Library "FunctionPolynomialFit"
Performs Polynomial Regression fit to data.
In statistics, polynomial regression is a form of regression analysis in which
the relationship between the independent variable x and the dependent variable
y is modelled as an nth degree polynomial in x.
reference:
en.wikipedia.org/wiki/Polynomial_regression
bragitoff.com/2018/06/polynomial-fitting-c-program/
gauss_elimination(A, m, n) Perform Gauss-Elimination and returns the Upper triangular matrix and solution of equations.
Parameters:
A: float matrix, data samples.
m: int, defval=na, number of rows.
n: int, defval=na, number of columns.
Returns: float array with coefficients.
polyfit(X, Y, degree) Fits a polynomial of a degree to (x, y) points.
Parameters:
X: float array, data sample x point.
Y: float array, data sample y point.
degree: int, defval=2, degree of the polynomial.
Returns: float array with coefficients.
note:
p(x) = p[0] * x**deg + ... + p[deg]
interpolate(coeffs, x) interpolate the y position at the provided x.
Parameters:
coeffs: float array, coefficients of the polynomial.
x: float, position x to estimate y.
Returns: float.
Performs Polynomial Regression fit to data.
In statistics, polynomial regression is a form of regression analysis in which
the relationship between the independent variable x and the dependent variable
y is modelled as an nth degree polynomial in x.
reference:
en.wikipedia.org/wiki/Polynomial_regression
bragitoff.com/2018/06/polynomial-fitting-c-program/
gauss_elimination(A, m, n) Perform Gauss-Elimination and returns the Upper triangular matrix and solution of equations.
Parameters:
A: float matrix, data samples.
m: int, defval=na, number of rows.
n: int, defval=na, number of columns.
Returns: float array with coefficients.
polyfit(X, Y, degree) Fits a polynomial of a degree to (x, y) points.
Parameters:
X: float array, data sample x point.
Y: float array, data sample y point.
degree: int, defval=2, degree of the polynomial.
Returns: float array with coefficients.
note:
p(x) = p[0] * x**deg + ... + p[deg]
interpolate(coeffs, x) interpolate the y position at the provided x.
Parameters:
coeffs: float array, coefficients of the polynomial.
x: float, position x to estimate y.
Returns: float.
Библиотека Pine
В истинном духе TradingView автор опубликовал этот код Pine как библиотеку с открытым исходным кодом, чтобы другие программисты Pine из нашего сообщества могли им воспользоваться. Вы можете использовать эту библиотеку в приватных или других публикациях с открытым исходным кодом, но повторное использование этого кода в публикации регулируется Правилами поведения.
Отказ от ответственности
Все виды контента, которые вы можете увидеть на TradingView, не являются финансовыми, инвестиционными, торговыми или любыми другими рекомендациями. Мы не предоставляем советы по покупке и продаже активов. Подробнее — в Условиях использования TradingView.
Библиотека Pine
В истинном духе TradingView автор опубликовал этот код Pine как библиотеку с открытым исходным кодом, чтобы другие программисты Pine из нашего сообщества могли им воспользоваться. Вы можете использовать эту библиотеку в приватных или других публикациях с открытым исходным кодом, но повторное использование этого кода в публикации регулируется Правилами поведения.
Отказ от ответственности
Все виды контента, которые вы можете увидеть на TradingView, не являются финансовыми, инвестиционными, торговыми или любыми другими рекомендациями. Мы не предоставляем советы по покупке и продаже активов. Подробнее — в Условиях использования TradingView.