private void btnRealizarPrueba_Click(object sender, EventArgs e)
{
try
{
generar_Histograma.Enabled = true;
txtNumerosAGenerar.Focus();
int nroIntervalos;
int cant_numeros = Convert.ToInt32(txtNumerosAGenerar.Text);
int cant_minima;
if (rdb_Intervalo5.Checked)
{
cant_minima = 30;
nroIntervalos = 5;
}
else if (rdb_Intervalo10.Checked)
{
cant_minima = 5 * 10;
nroIntervalos = 10;
}
else if (rdb_Intervalo15.Checked)
{
cant_minima = 5 * 15;
nroIntervalos = 15;
}
else if (rbtOtro.Checked)
{
int otroNum = int.Parse(txtOtro.Text);
cant_minima = 5 * otroNum;
nroIntervalos = otroNum;
}
else
{
return;
}
float[] listaNumeros;
if (cant_numeros >= cant_minima)
{
if (rbtMetLeng.Checked)
{
generador = new GeneradorLenguaje();
listaNumeros = generador.generarPseudoaleatorios(cant_numeros);
}
else if (rbtMetMixto.Checked)
{
float k = float.Parse(txtK.Text);
float g = float.Parse(txtG.Text);
float Xo = float.Parse(txtXo.Text);
float c = float.Parse(txtC.Text);
generador = new GeneradorLineal(Xo, k, c, g);
listaNumeros = generador.generarPseudoaleatorios(cant_numeros);
}
else
{
return;
}
dgvTabla.Rows.Clear();
for (int i = 0; i < cant_numeros; i++)
{
dgvTabla.Rows.Add(i + 1, string.Format("{0:N4}", listaNumeros[i]));
}
//determinación de intervalos y de frecuencias esperadas
float fe = cant_numeros / nroIntervalos;
float[] fe_array = new float[nroIntervalos];
fe_array[0] = fe;
float tamañoIntervalo = (float)1 / nroIntervalos;
float[] desde = new float[nroIntervalos];
float[] hasta = new float[nroIntervalos];
desde[0] = 0;
hasta[0] = tamañoIntervalo;
for (int i = 1; i < nroIntervalos; i++)
{
fe_array[i] = fe;
desde[i] = hasta[i - 1];
hasta[i] = hasta[i - 1] + tamañoIntervalo;
}
//determinación de frecuencias observadas
float[] fo_array = new float[nroIntervalos];
for (int i = 0; i < cant_numeros; i++)
{
for (int j = 0; j < nroIntervalos; j++)
{
if (listaNumeros[i] < hasta[j])
{
fo_array[j] += 1;
break;
}
}
}
//prueba de bondad de ajuste
prueba = new JICuadrada();
prueba.realizar_prueba_en_dgv(dgvTablaChi, desde, hasta, fo_array, fe_array);
// Cargamos el histograma
int[,] matrizFrecuencias = new int[2, nroIntervalos];
for (int i = 0; i < nroIntervalos; i++)
{
matrizFrecuencias[1, i] = Convert.ToInt32(fo_array[i]);
matrizFrecuencias[0, i] = Convert.ToInt32(fe_array[i]);
}
histograma1 = new Histograma();
histograma1.cargarHistograma(nroIntervalos, matrizFrecuencias, cant_numeros);
}
else
{
MessageBox.Show("Debe solicitar al menos " + cant_minima.ToString() + " números.", "Error", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Error);
txtNumerosAGenerar.Clear();
txtNumerosAGenerar.Focus();
}
}
catch
{
IOException ex = new IOException();
if (rbtMetLeng.Checked)
{
if (txtNumerosAGenerar.Text == "")
{
MessageBox.Show("Cargue todos los casilleros por favor", "Advertencia", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Warning);
}
if (rbtOtro.Checked && txtOtro.Text == "")
{
MessageBox.Show("Cargue todos los casilleros por favor", "Advertencia", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Warning);
}
}
if (rbtMetMixto.Checked)
{
if (rbtOtro.Checked && txtOtro.Text == "")
{
MessageBox.Show("Cargue todos los casilleros por favor", "Advertencia", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Warning);
}
else
{
ex.validar_Carga(txtNumerosAGenerar, txtXo, txtK, txtG, txtC, txtOtro, null);
}
}
}
}
private void btnRealizarPrueba_Click(object sender, EventArgs e)
{
try
{
txtBox_NrosGenerar.Focus();
int cant_numeros = Convert.ToInt32(txtBox_NrosGenerar.Text);
int nroIntervalos;
int cant_minima;
if (rbtn5.Checked)
{
cant_minima = 30;
nroIntervalos = 5;
}
else if (rbtn10.Checked)
{
cant_minima = 5 * 10;
nroIntervalos = 10;
}
else if (rbtn15.Checked)
{
cant_minima = 5 * 15;
nroIntervalos = 15;
}
else if (rbtnOtro.Checked)
{
int otroNum = int.Parse(txtBox_Otro.Text);
cant_minima = 5 * otroNum;
nroIntervalos = otroNum;
}
else
{
return;
}
// ------------------------ Distribuciones ------------------------
if (cant_numeros >= cant_minima)
{
dgvPruebaChiCuadrado.Rows.Clear();
dgvValoresGenerados.Rows.Clear();
float[] lista_pseudos = new float[cant_numeros];
float[] lista_aleatorios = new float[cant_numeros];
// variables para el histograma (para todas las distribuciones)
int[,] matrizFrecuencias = new int[2, nroIntervalos];
// DISTRIBUCIÓN UNIFORME --> LISTO
if (rdbUniforme.Checked)
{
float a;
float b;
try
{
a = float.Parse(txtBoxA.Text);
b = float.Parse(txtBoxB.Text);
}
catch
{
MessageBox.Show("Complete las casillas correctamente.", "Error", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Error);
txtBoxA.Focus();
return;
}
if (a >= b)
{
MessageBox.Show("El límite inferior A no puede ser mayor o igual al límite superior B. Ingrese nuevamente los valores", "Atención", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Exclamation);
return;
}
//PASO 1 --> SE PROCEDE A LLENAR TABLA DE ALEATORIOS
// pseudoaleatorios
generadorPseudo = new GeneradorLenguaje();
lista_pseudos = generadorPseudo.generarPseudoaleatorios(cant_numeros);
// aleatorios
generadorAleatorio = new GeneradorUniforme(a, b);
lista_aleatorios = generadorAleatorio.generarNumeros(lista_pseudos);
generadorAleatorio.llenar_dgv(dgvValor, lista_aleatorios);
//PASO 2 --> SE PROCEDE A LLENAR TABLA DE FRECUENCIAS ESPERADAS
float tamañoIntervalo_Uniforme = (b - a) / nroIntervalos;
float[] fo_array = new float[nroIntervalos];
float fe_uniforme = (float)cant_numeros / (float)nroIntervalos;
float[] desde = new float[nroIntervalos];
float[] hasta = new float[nroIntervalos];
//determinación de intervalos
desde[0] = a;
hasta[0] = a + tamañoIntervalo_Uniforme;
for (int i = 1; i < nroIntervalos; i++)
{
desde[i] = hasta[i - 1];
hasta[i] = hasta[i - 1] + tamañoIntervalo_Uniforme;
}
//determinación de frecuencia observada
for (int i = 0; i < cant_numeros; i++)
{
for (int j = 0; j < nroIntervalos; j++)
{
if (lista_aleatorios[i] < hasta[j])
{
fo_array[j] += 1;
break;
}
}
}
// ------ Carga matriz y Array de frecuencias esperadas ------
float[] fe_array = new float[nroIntervalos];
for (int i = 0; i < nroIntervalos; i++)
{
fe_array[i] = fe_uniforme;
matrizFrecuencias[1, i] = Convert.ToInt32(fo_array[i]);
matrizFrecuencias[0, i] = Convert.ToInt32(fe_uniforme);
}
// ------ Tabla ji-Cuadrada ------
prueba = new JICuadrada();
prueba.realizar_prueba_en_dgv(dgvPruebaChiCuadrado, desde, hasta, fo_array, fe_array);
}
// DISTRIBUCIÓN NORMAL: BOX MULLER
else if (rdbNormalBoxMuller.Checked)
{
float media = float.Parse(txtBoxMedia.Text);
float desvacionEstandar = float.Parse(txtBoxDesviacion.Text);
if (cant_numeros >= 0)
{
//PASO 1 --> SE PROCEDE A LLENAR TABLA DE ALEATORIOS
// pseudoaleatorios
generadorPseudo = new GeneradorLenguaje();
lista_pseudos = generadorPseudo.generarPseudoaleatorios(cant_numeros * 2);
// aleatorios
generadorAleatorio = new GeneradorNormal(media, desvacionEstandar, "box_muller");
lista_aleatorios = generadorAleatorio.generarNumeros(lista_pseudos);
generadorAleatorio.llenar_dgv(dgvValor, lista_aleatorios);
// aleatorios BoxMuller 1
float[] aleatorios_BM1 = new float[cant_numeros];
Array.Copy(lista_aleatorios, 0, aleatorios_BM1, 0, cant_numeros);
//PASO 2 Determinación de intervalos, marcas de clases y P()s
float[] desde = new float[nroIntervalos];
float[] hasta = new float[nroIntervalos];
float[] marca_clase = new float[nroIntervalos];
float[] p_ = new float[nroIntervalos];
float menor_aleatorio = aleatorios_BM1.Min();
float mayor_aleatorio = aleatorios_BM1.Max();
desde[0] = menor_aleatorio;
float tamaño_intervalo = (1 + mayor_aleatorio - menor_aleatorio) / nroIntervalos;
hasta[0] = menor_aleatorio + tamaño_intervalo;
marca_clase[0] = (desde[0] + hasta[0]) / 2;
p_[0] = Math.Abs(calcularDensidadNormal(media, desvacionEstandar, marca_clase[0], hasta[0], desde[0]));
for (int i = 1; i < nroIntervalos; i++)
{
desde[i] = hasta[i - 1];
hasta[i] = hasta[i - 1] + tamaño_intervalo;
marca_clase[i] = (desde[i] + hasta[i]) / 2;
p_[i] = Math.Abs(calcularDensidadNormal(media, desvacionEstandar, marca_clase[i], hasta[i], desde[i]));
}
// PASO 3 Frecuencias observadas y esperadas
float[] fo_array = new float[nroIntervalos];
float[] fe_array = new float[nroIntervalos];
for (int k = 0; k < nroIntervalos; k++)
{
// fe
fe_array[k] = p_[k] * (float)cant_numeros;
}
for (int i = 0; i < cant_numeros; i++)
{
for (int j = 0; j < nroIntervalos; j++)
{
// fo
if (aleatorios_BM1[i] < hasta[j])
{
fo_array[j] += 1;
break;
}
}
}
for (int i = 0; i < nroIntervalos; i++)
{
dgvValoresGenerados.Rows.Add(string.Format("[ " + "{0:N2}", desde[i]) + " ; " + string.Format("{0:N2}", hasta[i]) + " )", string.Format("{0:N2}", marca_clase[i]), fo_array[i], string.Format("{0:N4}", p_[i]), string.Format("{0:N4}", fe_array[i]));
}
// ------ Carga de matriz para histograma ------
for (int i = 0; i < nroIntervalos; i++)
{
matrizFrecuencias[1, i] = Convert.ToInt32(fo_array[i]);
matrizFrecuencias[0, i] = Convert.ToInt32(fe_array[i]);
}
// ----- Juntando intervalos adyacentes necesarios -----
vector_fe_mayor_5(desde, hasta, fe_array, fo_array);
// ------ Tabla ji-Cuadrada ------
prueba = new JICuadrada();
prueba.realizar_prueba_en_dgv(dgvPruebaChiCuadrado, desde, hasta, fo_array, fe_array);
}
}
// DISTRIBUCIÓN NORMAL: CONVOLUCIÓN
else if (rdbNormalConvolucion.Checked)
{
//PASO 1 --> SE PROCEDE A LLENAR TABLA DE ALEATORIOS
float media = float.Parse(txtBoxMedia.Text);
float desviacion = float.Parse(txtBoxDesviacion.Text);
// pseudoaleatorios
generadorPseudo = new GeneradorLenguaje();
lista_pseudos = generadorPseudo.generarPseudoaleatorios(cant_numeros * 12);
// aleatorios
generadorAleatorio = new GeneradorNormal(media, desviacion, "convolucion");
lista_aleatorios = generadorAleatorio.generarNumeros(lista_pseudos);
generadorAleatorio.llenar_dgv(dgvValor, lista_aleatorios);
//PASO 2 Determinación de intervalos, marcas de clases y P()s
float[] desde = new float[nroIntervalos];
float[] hasta = new float[nroIntervalos];
float[] marca_clase = new float[nroIntervalos];
float[] p_ = new float[nroIntervalos];
float menor_aleatorio = lista_aleatorios.Min();
float mayor_aleatorio = lista_aleatorios.Max();
desde[0] = menor_aleatorio;
float tamaño_intervalo = (1 + mayor_aleatorio - menor_aleatorio) / nroIntervalos;
hasta[0] = menor_aleatorio + tamaño_intervalo;
marca_clase[0] = (desde[0] + hasta[0]) / 2;
p_[0] = Math.Abs(calcularDensidadNormal(media, desviacion, marca_clase[0], desde[0], hasta[0]));
for (int i = 1; i < nroIntervalos; i++)
{
desde[i] = hasta[i - 1];
hasta[i] = hasta[i - 1] + tamaño_intervalo;
marca_clase[i] = (desde[i] + hasta[i]) / 2;
p_[i] = Math.Abs(calcularDensidadNormal(media, desviacion, marca_clase[i], desde[i], hasta[i]));
}
// PASO 2 Frecuencias observadas y esperadas
float[] fo_array = new float[nroIntervalos];
float[] fe_array = new float[nroIntervalos];
for (int k = 0; k < nroIntervalos; k++)
{
// fe
fe_array[k] = p_[k] * (float)cant_numeros;
}
for (int i = 0; i < cant_numeros; i++)
{
for (int j = 0; j < nroIntervalos; j++)
{
// fo
if (lista_aleatorios[i] < hasta[j])
{
fo_array[j] += 1;
break;
}
}
}
for (int i = 0; i < nroIntervalos; i++)
{
dgvValoresGenerados.Rows.Add(string.Format("[ " + "{0:N2}", desde[i]) + " ; " + string.Format("{0:N2}", hasta[i]) + " )", string.Format("{0:N2}", marca_clase[i]), fo_array[i], string.Format("{0:N4}", p_[i]), string.Format("{0:N4}", fe_array[i]));
}
// ------ Histograma ------
for (int i = 0; i < nroIntervalos; i++)
{
matrizFrecuencias[1, i] = Convert.ToInt32(fo_array[i]);
matrizFrecuencias[0, i] = Convert.ToInt32(fe_array[i]);
}
// ----- Juntando intervalos adyacentes necesarios -----
vector_fe_mayor_5(desde, hasta, fe_array, fo_array);
// ------ Tabla ji-Cuadrada ------
prueba = new JICuadrada();
prueba.realizar_prueba_en_dgv(dgvPruebaChiCuadrado, desde, hasta, fo_array, fe_array);
}
// DISTRIBUCIÓN POISSON
else if (rdbPoisson.Checked)
{
dgvValor.Rows.Clear();
int[] variablesPoisson = new int[cant_numeros];
int cantidadVar = variablesPoisson.Length;
double lambda = double.Parse(txtBoxLambda.Text);
GeneradorPoisson generadorPoisson = new GeneradorPoisson();
variablesPoisson = generadorPoisson.generarNumerosPoisson(cant_numeros, lambda);
int[] numerosPoisson = generadorPoisson.generarNumerosPoisson(cant_numeros, lambda);
generadorPoisson.llenar_dgv(dgvValor, numerosPoisson);
int minimo = variablesPoisson.Min();
int maximo = variablesPoisson.Max();
int h = 0;
// -------------- Histograma --------------
matrizFrecuencias = new int[2, cant_numeros];
for (int i = minimo; i < maximo + 1; i++)
{
int fo = 0;
double pPoisson = 0;
int fe = 0;
for (int j = 0; j < variablesPoisson.Length; j++)
{
if (variablesPoisson[j] == minimo)
{
fo = fo + 1;
}
}
pPoisson = calcularDensidadPoisson(minimo, lambda);
fe = (int)Math.Round(Convert.ToDouble(variablesPoisson.Length * pPoisson), 0, MidpointRounding.ToEven);
dgvValoresGenerados.Rows.Add(minimo, " - ", fo, string.Format("{0:N4}", pPoisson), fe);
matrizFrecuencias[0, h] = Convert.ToInt32(fe);
matrizFrecuencias[1, h] = fo;
fo = 0;
fe = 0;
pPoisson = 0;
minimo = minimo + 1;
h++;
}
nroIntervalos = dgvValoresGenerados.Rows.Count;
// -------------- \ Histograma --------------
string intJiCuadrado = "";
int foJiCuadrado = 0;
int feJiCuadrado = 0;
float estadisticoAC = 0;
int contador = -1;
float[] estadisticos = new float[100];
for (int i = 0; i < dgvValoresGenerados.Rows.Count; i++)
{
intJiCuadrado = intJiCuadrado.ToString() + " " + Convert.ToInt32(dgvValoresGenerados.Rows[i].Cells[0].Value).ToString();
foJiCuadrado = foJiCuadrado + Convert.ToInt32(dgvValoresGenerados.Rows[i].Cells[2].Value);
feJiCuadrado = feJiCuadrado + Convert.ToInt32(dgvValoresGenerados.Rows[i].Cells[4].Value);
if (feJiCuadrado >= 5)
{
contador = contador + 1;
float estadistico = (float)Math.Pow((feJiCuadrado - foJiCuadrado), 2) / feJiCuadrado;
estadisticoAC = estadisticoAC + estadistico;
estadisticos[contador] = estadistico;
dgvPruebaChiCuadrado.Rows.Add(intJiCuadrado, foJiCuadrado, feJiCuadrado, string.Format("{0:N4}", estadistico), string.Format("{0:N4}", estadisticoAC));
intJiCuadrado = "";
foJiCuadrado = 0;
feJiCuadrado = 0;
}
else
{
if (i == dgvValoresGenerados.Rows.Count - 1)
{
float estAc = 0;
for (int j = 0; j < contador; j++)
{
estAc = estAc + estadisticos[j];
}
float estadistico =
(float)Math.Pow(((Convert.ToInt32(dgvPruebaChiCuadrado.Rows[contador].Cells[2].Value) + feJiCuadrado) - (Convert.ToInt32(dgvPruebaChiCuadrado.Rows[contador].Cells[1].Value) + foJiCuadrado)), 2) / (Convert.ToInt32(dgvPruebaChiCuadrado.Rows[contador].Cells[2].Value) + feJiCuadrado);
dgvPruebaChiCuadrado.Rows[contador].Cells[0].Value = dgvPruebaChiCuadrado.Rows[contador].Cells[0].Value.ToString() + "" + intJiCuadrado.ToString();
dgvPruebaChiCuadrado.Rows[contador].Cells[1].Value = Convert.ToInt32(dgvPruebaChiCuadrado.Rows[contador].Cells[1].Value) + foJiCuadrado;
dgvPruebaChiCuadrado.Rows[contador].Cells[2].Value = Convert.ToInt32(dgvPruebaChiCuadrado.Rows[contador].Cells[2].Value) + feJiCuadrado;
dgvPruebaChiCuadrado.Rows[contador].Cells[3].Value = string.Format("{0:N4}", estadistico);
estAc = estAc + estadistico;
dgvPruebaChiCuadrado.Rows[contador].Cells[4].Value = string.Format("{0:N4}", estAc);
}
}
}
dgvPruebaChiCuadrado.Rows[dgvPruebaChiCuadrado.Rows.Count - 1].Cells[4].Style.BackColor = Color.Orange;
}
// DISTRIBUCIÓN EXPONENCIAL
else if (rdbExponencial.Checked)
{
float media = float.Parse(txtBoxMedia.Text);
//PASO 1 --> SE PROCEDE A LLENAR TABLA DE ALEATORIOS
// pseudoaleatorios
generadorPseudo = new GeneradorLenguaje();
lista_pseudos = generadorPseudo.generarPseudoaleatorios(cant_numeros);
// aleatorios
generadorAleatorio = new GeneradorExponencial(media);
lista_aleatorios = generadorAleatorio.generarNumeros(lista_pseudos);
generadorAleatorio.llenar_dgv(dgvValor, lista_aleatorios);
//PASO 2 Determinación de intervalos, marcas de clases y P()s
float lambda = 1 / media;
float[] desde = new float[nroIntervalos];
float[] hasta = new float[nroIntervalos];
float[] marca_clase = new float[nroIntervalos];
float[] p_ = new float[nroIntervalos];
float menor_aleatorio = lista_aleatorios.Min();
float mayor_aleatorio = lista_aleatorios.Max();
desde[0] = menor_aleatorio;
float tamaño_intervalo = (1 + mayor_aleatorio - menor_aleatorio) / nroIntervalos;
hasta[0] = menor_aleatorio + tamaño_intervalo;
marca_clase[0] = (desde[0] + hasta[0]) / 2;
p_[0] = Math.Abs(calcularDensidadExponencial(marca_clase[0], hasta[0], desde[0], lambda));
for (int i = 1; i < nroIntervalos; i++)
{
desde[i] = hasta[i - 1];
hasta[i] = hasta[i - 1] + tamaño_intervalo;
marca_clase[i] = (desde[i] + hasta[i]) / 2;
p_[i] = Math.Abs(calcularDensidadExponencial(marca_clase[i], hasta[i], desde[i], lambda));
}
// PASO 3 Frecuencias observadas y esperadas
float[] fo_array = new float[nroIntervalos];
float[] fe_array = new float[nroIntervalos];
for (int k = 0; k < nroIntervalos; k++)
{
// fe
fe_array[k] = p_[k] * (float)cant_numeros;
}
for (int i = 0; i < cant_numeros; i++)
{
for (int j = 0; j < nroIntervalos; j++)
{
// fo
if (lista_aleatorios[i] < hasta[j])
{
fo_array[j] += 1;
break;
}
}
}
for (int i = 0; i < nroIntervalos; i++)
{
dgvValoresGenerados.Rows.Add(string.Format("[ " + "{0:N2}", desde[i]) + " ; " + string.Format("{0:N2}", hasta[i]) + " )", string.Format("{0:N2}", marca_clase[i]), fo_array[i], string.Format("{0:N4}", p_[i]), string.Format("{0:N4}", fe_array[i]));
}
// ------ Carga de matriz para histograma ------
for (int i = 0; i < nroIntervalos; i++)
{
matrizFrecuencias[1, i] = Convert.ToInt32(fo_array[i]);
matrizFrecuencias[0, i] = Convert.ToInt32(fe_array[i]);
}
// ----- Juntando intervalos adyacentes necesarios -----
vector_fe_mayor_5(desde, hasta, fe_array, fo_array);
// ------ Tabla ji-Cuadrada ------
prueba = new JICuadrada();
prueba.realizar_prueba_en_dgv(dgvPruebaChiCuadrado, desde, hasta, fo_array, fe_array);
}
// Histograma para todas las distribuciones
histograma1 = new Histograma();
histograma1.cargarHistograma(nroIntervalos, matrizFrecuencias, cant_numeros);
}
else
{
MessageBox.Show("Debe solicitar al menos " + cant_minima.ToString() + " números.", "Error", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Error);
txtBox_NrosGenerar.Clear();
txtBox_NrosGenerar.Focus();
}
}
catch
{
Clases.IOException exception = new Clases.IOException();
}
}
