private void calculateChars_Click(object sender, EventArgs e)
{
if (intSeries != null)
{
double sampleMeanSquare = SeriesCharacteristics.calculateSampleMeanSquare(groupedSeries.SeriesTable);
double dispersion = SeriesCharacteristics.calculateDispersion(groupedSeries.SeriesTable);
double sampleMean = SeriesCharacteristics.calculateSampleMean(groupedSeries.SeriesTable);
characteristicsLabel.Text = String.Format("Выборочное среднее квадратическое {0:f4}\n\rВыборочное среднее {1:f4}\n\rДисперсия {2:f4}\n\r", sampleMeanSquare, sampleMean, dispersion);
}
else
{
MessageBox.Show("Перед тем, как рассчитывать характеристики выборки,\nизвлеките интервальный ряд обычных частот и рассчитайте группированный ряд отновительных частот", "Не был рассчитан группированный ряд относительных частот частот");
}
}
protected override List <double> probabilitiesCount(IntervalVariationStatisticSeries inValue)
{
List <double> probs = new List <double>(); // Вероятности
GroupedRelativeArequenceSeries groupedSeries = GroupedRelativeArequenceSeries.calculateFromIntervalSeries(inValue, inValue.SeriesTable.Count);
double sampleMean = SeriesCharacteristics.calculateSampleMean(groupedSeries.SeriesTable);
double lambda = 1 / sampleMean;
double buff;
foreach (KeyValuePair <LinearInterval, double> pair in inValue.SeriesTable)
{
buff = Math.Exp(-lambda * pair.Key.LeftBorder) - Math.Exp(-lambda * pair.Key.RightBorder);
probs.Add(buff);
}
return(probs);
}
private IntervalVariationStatisticSeries createNewIntervalSeries(IntervalVariationStatisticSeries old)
{
GroupedRelativeArequenceSeries groupedSeries = GroupedRelativeArequenceSeries.calculateFromIntervalSeries(old, old.SeriesTable.Count);
double sampleMean = SeriesCharacteristics.calculateSampleMean(groupedSeries.SeriesTable);
double sampleMeanSquare = SeriesCharacteristics.calculateSampleMeanSquare(groupedSeries.SeriesTable);
IntervalVariationStatisticSeries newInterval = IntervalVariationStatisticSeries.calculateSeriesFromReadySeries(old.SeriesTable);
foreach (KeyValuePair <LinearInterval, double> pair in newInterval.SeriesTable)
{
pair.Key.LeftBorder = (pair.Key.LeftBorder - sampleMean) / sampleMeanSquare;
pair.Key.RightBorder = (pair.Key.RightBorder - sampleMean) / sampleMeanSquare;
}
return(newInterval);
}
private void calculateTableCharacteristics()
{
if (calculated)
{
SampleMeanTB.Text = SeriesCharacteristics.calculateSampleMean(relativeSeries.SeriesTable).ToString();
SampleMeanSquareTB.Text = SeriesCharacteristics.calculateSampleMeanSquare(relativeSeries.SeriesTable).ToString();
DispersionTB.Text = SeriesCharacteristics.calculateDispersion(relativeSeries.SeriesTable).ToString();
InitialSamplingPointTB.Text = SeriesCharacteristics.calculateInitialSamplingPoint(relativeSeries.SeriesTable, Convert.ToDouble(nudR.Value)).ToString();
CentralSamplingPointTB.Text = SeriesCharacteristics.calculateCentralSamplingPoint(relativeSeries.SeriesTable, Convert.ToDouble(nudR.Value)).ToString();
statusLabel.Text = "Рассчитаны числовые характеристики выборки";
}
else
{
MessageBox.Show("Прежде чем рассчитывать характеристики выборки,\nрассчитайте ряды!", "Внимание");
}
}
private void calculateChars_Click(object sender, EventArgs e)
{
if (intSeries != null)
{
double sampleMeanSquare = SeriesCharacteristics.calculateSampleMeanSquare(groupedSeries.SeriesTable);
double dispersion = SeriesCharacteristics.calculateDispersion(groupedSeries.SeriesTable);
double sampleMean = SeriesCharacteristics.calculateSampleMean(groupedSeries.SeriesTable);
double centralSamplingPoint = SeriesCharacteristics.calculateCentralSamplingPoint(groupedSeries.SeriesTable, (double)rNumber.Value);
double initialSamplingPoint = SeriesCharacteristics.calculateInitialSamplingPoint(groupedSeries.SeriesTable, (double)rNumber.Value);
characteristicsLabel.Text = String.Format("Средневыборочное квадратическое {0:f4}\n\rСредневыборочное {1:f4}\n\rДисперсия {2:f4}\n\rЦентр. выборочн. момент {3}: {4:f4}\n\rНачальный выборочный момент {5}: {6:f4}", sampleMeanSquare, sampleMean, dispersion, (int)rNumber.Value, centralSamplingPoint, (int)rNumber.Value, initialSamplingPoint);
}
else
{
MessageBox.Show("Перед тем, как рассчитывать характеристики выборки,\nизвлечите интервальный ряд обычных частот и рассчитайте группированный ряд отновительных частот", "Не был рассчитан группированный ряд относительных частот частот");
}
}
// Построение графиков
#region ShowGraphics
private void showGraphicsButton_Click(object sender, EventArgs e)
{
switch (cbGraphKind.SelectedIndex)
{
case 0:
{
if (groupedSeries != null)
{
SortedDictionary <double, int> modifiedSeries = new SortedDictionary <double, int>();
double summ = groupedSeries.ElementsCount;
foreach (var pair in groupedSeries.SeriesTable)
{
modifiedSeries.Add(pair.Key, (int)(pair.Value * summ));
}
DisplayForm.DisplayStatFreq(modifiedSeries);
LoggerEvs.writeLog("Построение полигона...");
}
break;
}
case 1:
{
if (intSeries != null)
{
DisplayForm.DisplayIntervalFreq(intSeries.SeriesTable);
LoggerEvs.writeLog("Построение гистограммы...");
}
break;
}
case 2:
{
if (groupedSeries != null)
{
SortedDictionary <double, double> modifiedSeries = new SortedDictionary <double, double>();
double summ = 0;
foreach (var pair in groupedSeries.SeriesTable)
{
summ += pair.Value;
}
foreach (var pair in groupedSeries.SeriesTable)
{
modifiedSeries.Add(pair.Key, pair.Value / summ);
}
EmpiricFunction.ShowEmpiricFunction(modifiedSeries);
LoggerEvs.writeLog("Построение функции распределения...");
}
break;
}
case 3:
{
if (groupedSeries != null)
{
CheckDistributionForm wnd = new CheckDistributionForm();
double sampleMeanSquare = SeriesCharacteristics.calculateSampleMeanSquareNew(groupedSeries.SeriesTable);
double sampleMean = SeriesCharacteristics.calculateSampleMean(groupedSeries.SeriesTable);
double dispersion = SeriesCharacteristics.calculateDispersion(groupedSeries.SeriesTable);
wnd.draw_distribution(groupedSeries.SeriesTable, "Выборка", sampleMean, sampleMeanSquare, Color.FromArgb(255, 255, 0, 255));
wnd.drawNormalDistribution(dispersion, sampleMeanSquare, sampleMean);
wnd.Show();
}
break;
}
case 4:
{
if (groupedSeries != null)
{
CheckDistributionForm wnd = new CheckDistributionForm();
double sampleMeanSquare = SeriesCharacteristics.calculateSampleMeanSquareNew(groupedSeries.SeriesTable);
double sampleMean = SeriesCharacteristics.calculateSampleMean(groupedSeries.SeriesTable);
double dispersion = SeriesCharacteristics.calculateDispersion(groupedSeries.SeriesTable);
wnd.draw_distribution(groupedSeries.SeriesTable, "Выборка", sampleMean, sampleMeanSquare, Color.FromArgb(255, 255, 0, 255));
wnd.drawExpDistribution(dispersion, sampleMeanSquare, sampleMean);
wnd.Show();
}
break;
}
}
}