/// <summary>
/// Вычислить значение хи-квадрат
/// </summary>
/// <param name="values"></param>
/// <param name="intervalNumber"></param>
/// <returns></returns>
public static double GetChiSquared(double[] values, int intervalNumber)
{
DescriptiveStatistic stat = new DescriptiveStatistic(values);
int[] m = new int[intervalNumber]; //эмпирические частоты
double[] mt = new double[intervalNumber]; //теоретические частоты
const int round = 13; //насколько округлять расчеты, делается, чтобы все значения попали в интервал
//формирование массива m
double step = (stat.Interval) / intervalNumber;
foreach (double val in values)
{
for (int i = 0; i < intervalNumber; i++)
{
if (Math.Round(val, round) <= Math.Round(stat.Min + step * (i + 1), round))
{
++m[i];
break;
}
}
}
if (m.Sum() != values.Length)
{
throw new Exception();
}
//формирование массива mt
for (int i = 0; i < mt.Length; i++)
{
double x = stat.Min + step * i + step / 2;
double u = (x - stat.Average) / stat.StandardDeviation;
double f = Math.Pow(Math.E, -u * u / 2) / Math.Sqrt(2 * Math.PI);
double p = (step / stat.StandardDeviation) * f;
mt[i] = stat.Count * p;
}
Console.WriteLine(string.Join(", ", m) + "\n" + string.Join(", ", mt));
//вычисление хи-квадрат
double chiSquare = 0;
for (int i = 0; i < intervalNumber; i++)
{
chiSquare += Math.Pow(m[i] - mt[i], 2) / mt[i];
}
return(chiSquare);
}
/// <summary>
/// Получить таблицу со статистиками
/// </summary>
/// <param name="matrix"></param>
/// <param name="round"></param>
/// <returns></returns>
public static double[][] GetTotalStatistic(double[][] matrix)
{
double[][] result = new double[Headers.Length][].Select(e => e = new double[matrix.Length]).ToArray();
for (int i = 0; i < matrix.Length; i++)
{
DescriptiveStatistic stat = new DescriptiveStatistic(matrix[i]);
int j = 0;
foreach (double value in stat.GetNextStatistic())
{
result[j][i] = value;
j++;
}
}
return(MatrixOperations.Transpose(result));
}
/// <summary>
/// Получить массив нормированных значений
/// </summary>
/// <returns></returns>
public static double[][] GetNormalizedValues(double[][] values)
{
return(values.Select(e => e = new DescriptiveStatistic(e).GetNormalizedValues()).ToArray());
}