private void BtnOpenFile_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
OpenFileDialog FileOT = new OpenFileDialog();
FileOT.Filter = "All files (*.*)|*.*|TXT text (*.txt)|*.txt";
if (FileOT.ShowDialog() == true)
{
Stream ms = new FileStream(FileOT.FileName, FileMode.Open);
lblNameFile.Content = FileOT.FileName;
byte[] array = new byte[ms.Length];
ms.Read(array, 0, array.Length);
string buf = Encoding.Default.GetString(array);
s = buf.ToLower();
}
sampleSource = DiscriptiveStatistics.GetSample(s);
tbDiscrStat_source.Text = DiscriptiveStatistics.Output_descriptive_statistics(sampleSource);
tblSourceSample.Text = DiscriptiveStatistics.Output(sampleSource);
}
private void Btn_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
double k = 43.2;
int interval = 31;
int colum = 12;
double[][] columArray = new double[colum][];
double[][] points = new double[colum][];
double[][] xn = new double[colum][];
double[][] m_e = new double[colum][];
double[][] m_t = new double[colum][];
double[] x2_arr = new double[colum];
for (int i = 0; i < colum; i++)
{
columArray[i] = DiscriptiveStatistics.GetSample(File.ReadAllText(@"C:\Users\Данагуль\source\repos\ТВМС\TVMS\Нормированные значения\" + (i + 1).ToString() + ".txt"));
points[i] = point(columArray[i], interval);
double[] me_buf = m_e[i] = Get_m_e(columArray[i], points[i], interval);
xn[i] = Get_xn(columArray[i], points[i], interval);
double[] mt_buf = m_t[i] = theoretical_freq(columArray[i], m_e[i].Sum(), xn[i], interval);
for (int j = 0; j < mt_buf.Length; j++)
{
x2_arr[i] += Math.Pow(me_buf[j] - mt_buf[j], 2) / mt_buf[j];
}
}
#region Вывод
tb0x.Text = x2_arr[1].ToString();
if (x2_arr[1] < k)
{
tb0x.Text += "\nНормальное распределение";
}
else
{
tb0x.Text += "\nНе нормальное распределение";
}
tb1x.Text = x2_arr[2].ToString();
if (x2_arr[2] < k)
{
tb1x.Text += "\nНормальное распределение";
}
else
{
tb1x.Text += "\nНе нормальное распределение";
}
tb2x.Text = x2_arr[3].ToString();
if (x2_arr[3] < k)
{
tb2x.Text += "\nНормальное распределение";
}
else
{
tb2x.Text += "\nНе нормальное распределение";
}
tb3x.Text = x2_arr[4].ToString();
if (x2_arr[4] < k)
{
tb3x.Text += "\nНормальное распределение";
}
else
{
tb3x.Text += "\nНе нормальное распределение";
}
tb4x.Text = x2_arr[5].ToString();
if (x2_arr[5] < k)
{
tb4x.Text += "\nНормальное распределение";
}
else
{
tb4x.Text += "\nНе нормальное распределение";
}
tb5x.Text = x2_arr[6].ToString();
if (x2_arr[6] < k)
{
tb5x.Text += "\nНормальное распределение";
}
else
{
tb5x.Text += "\nНе нормальное распределение";
}
tb6x.Text = x2_arr[7].ToString();
if (x2_arr[7] < k)
{
tb6x.Text += "\nНормальное распределение";
}
else
{
tb6x.Text += "\nНе нормальное распределение";
}
tb7x.Text = x2_arr[8].ToString();
if (x2_arr[8] < k)
{
tb7x.Text += "\nНормальное распределение";
}
else
{
tb7x.Text += "\nНе нормальное распределение";
}
tb8x.Text = x2_arr[9].ToString();
if (x2_arr[9] < k)
{
tb8x.Text += "\nНормальное распределение";
}
else
{
tb8x.Text += "\nНе нормальное распределение";
}
tb9x.Text = x2_arr[10].ToString();
if (x2_arr[10] < k)
{
tb9x.Text += "\nНормальное распределение";
}
else
{
tb9x.Text += "\nНе нормальное распределение";
}
tb10x.Text = x2_arr[11].ToString();
if (x2_arr[11] < k)
{
tb10x.Text += "\nНормальное распределение";
}
else
{
tb10x.Text += "\nНе нормальное распределение";
}
#endregion
}
private void Btn_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
columArray = new double[colum][];
koeffPair = new DenseMatrix(colum, colum);
for (int i = 0; i < colum; i++)
{
columArray[i] = DiscriptiveStatistics.GetSample(File.ReadAllText(@"C:\Users\Данагуль\source\repos\ТВМС\TVMS\Нормированные значения\" + (i + 1).ToString() + ".txt"));
}
for (int i = 0; i < colum; i++)
{
for (int j = 0; j < colum; j++)
{
koeffPair[i, j] = koeffPair[j, i] = DiscriptiveStatistics.PairKoeff(columArray[i], columArray[j]);
}
}
DenseMatrix t_Matrix = T_Matrix_Koeff(koeffPair);
tbMatrix.Text = Output_R(koeffPair);
tbMatrix.Text += "Коэффициент значим при t > 1.96\n";
tbMatrix.Text += Output_R(t_Matrix);
var X_Y = new List <KeyValuePair <double, double> >()
{
new KeyValuePair <double, double>(150 - 1, 0),
new KeyValuePair <double, double>(225 - 1, 150 * (2 - Math.Sqrt(3)) / 2 - 1),
new KeyValuePair <double, double>(300 - 150 * (2 - Math.Sqrt(3)) / 2 - 1, 75 - 1),
new KeyValuePair <double, double>(300 - 1, 150 - 1),
new KeyValuePair <double, double>(300 - 150 * (2 - Math.Sqrt(3)) / 2 - 1, 225 - 1),
new KeyValuePair <double, double>(225 - 1, 300 - 150 * (2 - Math.Sqrt(3)) / 2 - 1),
new KeyValuePair <double, double>(150 - 1, 300 - 1),
new KeyValuePair <double, double>(75 - 1, 300 - 150 * (2 - Math.Sqrt(3)) / 2 - 1),
new KeyValuePair <double, double>(150 * (2 - Math.Sqrt(3)) / 2 - 1, 225 - 1),
new KeyValuePair <double, double>(0, 150 - 1),
new KeyValuePair <double, double>(150 * (2 - Math.Sqrt(3)) / 2 - 1, 75 - 1),
new KeyValuePair <double, double>(75 - 1, 150 * (2 - Math.Sqrt(3)) / 2 - 1)
};
foreach (KeyValuePair <double, double> x in X_Y)
{
Ellipse l = new Ellipse();
l.Width = l.Height = 5;
l.Fill = Brushes.Red;
Canvas.SetTop(l, x.Key);
Canvas.SetLeft(l, x.Value);
cnvMain.Children.Add(l);
}
for (int i = 0; i < colum; i++)
{
for (int j = i + 1; j < colum; j++)
{
if (i != j && koeffPair[i, j] > 0.3 && koeffPair[i, j] < 0.5)
{
Line l = new Line();
l.X1 = X_Y[i].Key;
l.X2 = X_Y[j].Key;
l.Y1 = X_Y[i].Value;
l.Y2 = X_Y[j].Value;
l.Stroke = Brushes.Red;
l.StrokeThickness = 1;
cnvMain.Children.Add(l);
}
if (i != j && koeffPair[i, j] > 0.5 && koeffPair[i, j] < 0.7)
{
Line l = new Line();
l.X1 = X_Y[i].Key;
l.X2 = X_Y[j].Key;
l.Y1 = X_Y[i].Value;
l.Y2 = X_Y[j].Value;
l.Stroke = Brushes.Yellow;
l.StrokeThickness = 1;
cnvMain.Children.Add(l);
}
if (i != j && koeffPair[i, j] > 0.7 && koeffPair[i, j] < 1)
{
Line l = new Line();
l.X1 = X_Y[i].Key;
l.X2 = X_Y[j].Key;
l.Y1 = X_Y[i].Value;
l.Y2 = X_Y[j].Value;
l.Stroke = Brushes.Green;
l.StrokeThickness = 1;
cnvMain.Children.Add(l);
}
}
}
}
