CN - regresie liniara

#include <iostream>
#include <fstream>

using namespace std;

ifstream f("distributie.txt");

void citire_distributie(int n,float x[],float y[]);
float aproximatie_Lagrange(int n,float x[],float y[],float z);
void coeficienti_regresie(int n,float x[],float y[],float *a,float *b);
float aproximatie_regresie(float a,float b,float z);
int main()
{
    int n;
    float x[10],y[10],z,a,b;
    f>>n;
    citire_distributie(n,x,y);
    f>>z;
    /*
    cout<<"Valoarea aproximativa a lui "<<z<<" este "<<aproximatie_Lagrange(n,x,y,z);
    */
    coeficienti_regresie(n,x,y,&a,&b);
    cout<<"a="<<a<<endl<<"b="<<b<<endl;
    cout<<"Valoarea aproximativa in "<<z<<" prin regresie liniara este "<<aproximatie_regresie(a,b,z)<<endl;
    return 0;
}
void citire_distributie(int n,float x[],float y[])
{
    int i;
    for(i=0;i<=n;i++)
        f>>x[i]>>y[i];

}

float aproximatie_Lagrange(int n,float x[],float y[],float z)
{
    float s=0,p;
    int i,j;
    for(i=0;i<=n;i++)
    {
        p=y[i];
        for(j=0;j<=n;j++)
            if(i!=j)
                p=p*(z-x[j])/(x[i]-x[j]);
        s+=p;
    }
    return s;

}

void coeficienti_regresie(int n,float x[],float y[],float *a,float *b)
{
    float Sx=0,Sy=0,Sxy=0,Sxx=0,d;
    int i;
    for(i=0;i<=n;i++)
    {
        Sx+=x[i];
        Sy+=y[i];
        Sxy+=(x[i]*y[i]);
        Sxx+=(x[i]*x[i]);
    }
    d=(n+1)*Sxx-Sx*Sx;
    if(d)
    {
        *a=((n+1)*Sxy-Sx*Sy)/d;
        *b=(Sy*Sxx-Sxy*Sx)/d;
    }

}

float aproximatie_regresie(float a,float b,float z)
{
    return a*z+b;
}