static public String UniformyNormalRunDependent(ICollection <StatisticSample> valuesSample, String RecordValue)
{
int sizeOfValue = valuesSample.Count;
if (sizeOfValue == 2)
{
Quantiles quantiles = new Quantiles();
double uniformyAverage = Math.Abs(UniformySamples.uniformyAverage(valuesSample));
//
int v = (valuesSample.ElementAt(0).Sample.Count + valuesSample.ElementAt(0).Sample.Count - 2) < 10 ? 10 : (valuesSample.ElementAt(0).Sample.Count + valuesSample.ElementAt(0).Sample.Count - 2) < 30 ? 30 : 120;
double A = (valuesSample.ElementAt(0).Sample.Count + valuesSample.ElementAt(1).Sample.Count) < 100 ? 0.5
: (valuesSample.ElementAt(0).Sample.Count + valuesSample.ElementAt(1).Sample.Count) < 500 ? 0.25 : 0.1;
//
quantiles.TQuantiles();
double t = A == 0.5 ? (quantiles.T_a0_5[v]) : (A == 0.25 ? (quantiles.T_a0_25[v]) : (quantiles.T_a0_1[v]));
String uniformyAverageValue = t > uniformyAverage ? $"\nЗбіг середніх - {uniformyAverage} < {t} - вибірки однорідні"
: $"\nЗбіг середніх - {uniformyAverage} > {t} - вибірки неоднорідні";
RecordValue += uniformyAverageValue;
A = (valuesSample.ElementAt(0).Sample.Count + valuesSample.ElementAt(1).Sample.Count) < 100 ? 0.5
: (valuesSample.ElementAt(0).Sample.Count + valuesSample.ElementAt(1).Sample.Count) < 500 ? 0.25 : 0.1;
double UA = A == 0.5 ? 0.7 : 2;
//Критерій Вілксона
double uniformyWilksona = Math.Abs(UniformySamples.uniformyWilkson(valuesSample));
String uniformyWilksonaValue = uniformyWilksona < UA ? $"\nКритерій Вілксона - {uniformyWilksona} < {UA} - вибірки однорідні" :
$"\nКритерій Вілксона - {uniformyWilksona} > {UA} - вибірки неоднорідні";
RecordValue += uniformyWilksonaValue;
//Критерій Манна-Уїтні
double uniformyMannaWhitney = Math.Abs(UniformySamples.uniformyMannaWhitney(valuesSample));
String uniformyMannaWhitneyValue = uniformyMannaWhitney < UA ? $"\nКритерій Манна-Уїтні - {uniformyMannaWhitney} < {UA} - вибірки однорідні" :
$"\nКритерій Манна-Уїтні - {uniformyMannaWhitney} > {UA} - вибірки неоднорідні";
RecordValue += uniformyMannaWhitneyValue;
//Критерій Різниці стандартних рангів
double uniformyMiddleRanking = Math.Abs(UniformySamples.uniformyMiddleRanking(valuesSample));
String uniformyMiddleRankingValue = uniformyMiddleRanking < UA ? $"\nКритерій Різниці стандартних рангів - {uniformyMiddleRanking} < {UA} - вибірки однорідні" :
$"\nКритерій Різниці стандартних рангів - {uniformyMiddleRanking} > {UA} - вибірки неоднорідні";
RecordValue += uniformyMiddleRankingValue;
}
else if (sizeOfValue > 2)
{
double uniformyVariances = Math.Abs(UniformySamples.uniformyVariances(valuesSample));
//
int v1 = valuesSample.Count < 90 ? valuesSample.Count : 90;
Quantiles quantiles = new Quantiles();
quantiles.FQuantiles();
//
double A = (valuesSample.ElementAt(0).Sample.Count + valuesSample.ElementAt(1).Sample.Count) < 50 ? 0.5 : 0.2;
quantiles.XI2Quantiles();
double XI2 = A == 0.5 ? quantiles.XI2_a0_5[v1] : quantiles.XI2_a0_2[v1];
String uniformyVariacnesValue = XI2 > uniformyVariances ? $"\nКритерій Бартлетта - {uniformyVariances} < {XI2} - вибірки однорідні"
: $"\nКритерій Бартлетта - {uniformyVariances} > {XI2} - вибірки неоднорідні";
RecordValue += uniformyVariacnesValue;
//Однофакторний дисперсійний аналіз
int N = 0;
foreach (var el in valuesSample)
{
N += el.Sample.Count;
}
v1 = valuesSample.Count - 1 < 10 ? 10 : (valuesSample.Count - 1 < 30 ? 30 : 120);
int v2 = N < 10 ? 10 : (N < 30 ? 30 : 120);
double f = v1 == 10 ? (quantiles.F_v1_10_a0_05[v2]) : (v1 == 30 ? (quantiles.F_v1_30_a0_05[v2]) : (quantiles.F_v1_120_a0_05[v2]));
double uniformyAnalysisVariance = UniformySamples.uniformyAnalysisVariance(valuesSample);
String uniformyAnalysisVarianceValue = f > uniformyAnalysisVariance ? $"\nОднофакторний дисперсійний аналіз - {uniformyAnalysisVariance} < {f} - вибірки однорідні"
: $"\nОднофакторний дисперсійний аналіз - {uniformyAnalysisVariance} > {f} - вибірки неоднорідні";
RecordValue += uniformyAnalysisVarianceValue;
//Критерій Вілксона(H) для k > 2
double uniformyHTest = UniformySamples.uniformyHTest(valuesSample);
String uuniformyHTestValue = uniformyHTest < XI2 ? $"\nКритерій Вілксона(H тест) - {uniformyHTest} < {XI2} - виборки однорідні"
: $"\nКритерій Вілксона(H тест) - {uniformyHTest} > {XI2} - виборки неоднорідні";
RecordValue += uuniformyHTestValue;
}
return(RecordValue);
}
static public String UniformyElseRunDependent(ICollection <StatisticSample> valuesSample, String RecordValue)
{
int sizeOfValue = valuesSample.Count;
if (sizeOfValue == 2)
{
Quantiles quantiles = new Quantiles();
double uniformyAverage = Math.Abs(UniformySamples.uniformyAverage(valuesSample));
//
int v = (valuesSample.ElementAt(0).Sample.Count + valuesSample.ElementAt(0).Sample.Count - 2) < 10 ? 10 : (valuesSample.ElementAt(0).Sample.Count + valuesSample.ElementAt(0).Sample.Count - 2) < 30 ? 30 : 120;
double A = (valuesSample.ElementAt(0).Sample.Count + valuesSample.ElementAt(1).Sample.Count) < 100 ? 0.5
: (valuesSample.ElementAt(0).Sample.Count + valuesSample.ElementAt(1).Sample.Count) < 500 ? 0.25 : 0.1;
//
quantiles.TQuantiles();
double t = A == 0.5 ? (quantiles.T_a0_5[v]) : (A == 0.25 ? (quantiles.T_a0_25[v]) : (quantiles.T_a0_1[v]));
A = (valuesSample.ElementAt(0).Sample.Count + valuesSample.ElementAt(1).Sample.Count) < 100 ? 0.5
: (valuesSample.ElementAt(0).Sample.Count + valuesSample.ElementAt(1).Sample.Count) < 500 ? 0.25 : 0.1;
double UA = A == 0.5 ? 0.7 : 2;
//Критерій Вілксона
double uniformyWilksona = Math.Abs(UniformySamples.uniformyWilkson(valuesSample));
String uniformyWilksonaValue = uniformyWilksona < UA ? $"\nКритерій Вілксона - {uniformyWilksona} < {UA} - вибірки однорідні" :
$"\nКритерій Вілксона - {uniformyWilksona} > {UA} - вибірки неоднорідні";
RecordValue += uniformyWilksonaValue;
//Критерій Манна-Уїтні
double uniformyMannaWhitney = Math.Abs(UniformySamples.uniformyMannaWhitney(valuesSample));
String uniformyMannaWhitneyValue = uniformyMannaWhitney < UA ? $"\nКритерій Манна-Уїтні - {uniformyMannaWhitney} < {UA} - вибірки однорідні" :
$"\nКритерій Манна-Уїтні - {uniformyMannaWhitney} > {UA} - вибірки неоднорідні";
RecordValue += uniformyMannaWhitneyValue;
//Критерій Різниці стандартних рангів
double uniformyMiddleRanking = Math.Abs(UniformySamples.uniformyMiddleRanking(valuesSample));
String uniformyMiddleRankingValue = uniformyMiddleRanking < UA ? $"\nКритерій Різниці стандартних рангів - {uniformyMiddleRanking} < {UA} - вибірки однорідні" :
$"\nКритерій Різниці стандартних рангів - {uniformyMiddleRanking} > {UA} - вибірки неоднорідні";
RecordValue += uniformyMiddleRankingValue;
//Критерій знаків
int NValue = valuesSample.ElementAt(0).Sample.Count + valuesSample.ElementAt(0).Sample.Count;
double GTestAnswer = NValue < 15 ? Math.Abs(UniformySamples.uniformyGTest15Element(valuesSample)) : Math.Abs(UniformySamples.uniformyGTestMore15Element(valuesSample));
String uniformyHValue = null;
if (NValue < 15)
{
uniformyHValue = GTestAnswer < A ? $"\nКритерій знаків - {GTestAnswer} < {A} - вибірки однорідні" :
$"\nКритерій знаків - {GTestAnswer} > {A} - вибірки неоднорідні";
}
else
{
uniformyHValue = GTestAnswer < UA ? $"\nКритерій знаків - {GTestAnswer} < {UA} - вибірки однорідні" :
$"\nКритерій знаків - {GTestAnswer} > {UA} - вибірки неоднорідні";
}
RecordValue += uniformyHValue;
//КРитерій Колмогорова Смірнова
double KolmogorovSmirnov = UniformySamples.uniformyKolmogorovaSmirnova(valuesSample);
String KolmogorovSmirnovValue = KolmogorovSmirnov < A ? $"\nКритерій Колмогорова-Смірнова {KolmogorovSmirnov} < {A} - вибірки однорідні"
: $"\nКритерій Колмогорова-Смірнова {KolmogorovSmirnov} > {A} - вибірки неоднорідні";
RecordValue += KolmogorovSmirnovValue;
//Q - критерій
quantiles.XI2Quantiles();
double XI2 = A == 0.5 ? quantiles.XI2_a0_5[1] : quantiles.XI2_a0_2[1];
double QTest = UniformySamples.uniformyQTest(valuesSample);
String QTestValue = XI2 > QTest ? $"\nКритерій Кохрена(Q тест) - {QTest} < { XI2} -виборки однорідні"
: $"\nКритерій Кохрена(Q тест) - {QTest} > {XI2} -виборки неоднорідні";
RecordValue += QTestValue;
}
else if (sizeOfValue > 2)
{
double uniformyVariances = Math.Abs(UniformySamples.uniformyVariances(valuesSample));
//
int v1 = valuesSample.Count < 90 ? valuesSample.Count : 90;
Quantiles quantiles = new Quantiles();
quantiles.FQuantiles();
//
double A = (valuesSample.ElementAt(0).Sample.Count + valuesSample.ElementAt(1).Sample.Count) < 50 ? 0.5 : 0.2;
quantiles.XI2Quantiles();
double XI2 = A == 0.5 ? quantiles.XI2_a0_5[v1] : quantiles.XI2_a0_2[v1];
String uniformyVariacnesValue = XI2 > uniformyVariances ? $"\nКритерій Бартлетта - {uniformyVariances} < {XI2} - вибірки однорідні"
: $"\nКритерій Бартлетта - {uniformyVariances} > {XI2} - вибірки неоднорідні";
RecordValue += uniformyVariacnesValue;
//Критерій Вілксона(H) для k > 2
double uniformyHTest = UniformySamples.uniformyHTest(valuesSample);
String uuniformyHTestValue = uniformyHTest < XI2 ? $"\nКритерій Вілксона(H тест) - {uniformyHTest} < {XI2} - виборки однорідні"
: $"\nКритерій Вілкоксона(H тест) - {uniformyHTest} > {XI2} - виборки неоднорідні";
RecordValue += uuniformyHTestValue;
//Q - критерій
double QTest = UniformySamples.uniformyQTest(valuesSample);
String QTestValue = XI2 > QTest ? $"\nКритерій Кохрена(Q тест) - {QTest} < { XI2} -виборки однорідні"
: $"\nКритерій Кохрена(Q тест) - {QTest} > {XI2} -виборки неоднорідні";
RecordValue += QTestValue;
}
return(RecordValue);
}