public void QuantileEstimator_DoubleDuplicationTest()
{
double first = 1;
double second = 2;
double between = (first + second) / 2;
double next = MMath.NextDouble(second);
double[] x = { first, first, second, second };
// quantiles are 0, 1/3, 2/3, 1
var outer = new OuterQuantiles(x);
Assert.Equal(0.0, outer.GetProbLessThan(first));
Assert.Equal(first, outer.GetQuantile(0.0));
Assert.Equal(0.5, outer.GetProbLessThan(between));
Assert.Equal(between, outer.GetQuantile(0.5));
Assert.Equal(2.0 / 3, outer.GetProbLessThan(second));
Assert.Equal(second, outer.GetQuantile(2.0 / 3));
Assert.Equal(1.0, outer.GetProbLessThan(next));
Assert.Equal(next, outer.GetQuantile(1.0));
CheckGetQuantile(outer, outer);
var inner = InnerQuantiles.FromDistribution(5, outer);
CheckGetQuantile(inner, inner, (int)Math.Ceiling(100.0 / 6), (int)Math.Floor(100.0 * 5 / 6));
var est = new QuantileEstimator(0.01);
est.Add(first, 2);
est.Add(second, 2);
Assert.Equal(0.0, est.GetProbLessThan(first));
Assert.Equal(first, est.GetQuantile(0.0));
Assert.Equal(0.5, est.GetProbLessThan(between));
Assert.Equal(second, est.GetQuantile(2.0 / 3));
Assert.Equal(1.0, est.GetProbLessThan(next));
Assert.Equal(next, est.GetQuantile(1.0));
CheckGetQuantile(est, est);
}
public void QuantileEstimator_DoubleDuplicationTest2()
{
var data = new double[]
{
0.16659357378138889, // 0
0.70210023978217528, // 0.25
0.70210023978217528, // 0.5
0.70319732172768734, // 0.75
0.70319732172768734 // 1
};
var est = new QuantileEstimator(0.01);
est.AddRange(data);
Assert.Equal(data[4], est.GetQuantile(0.76));
Assert.Equal(data[2], est.GetQuantile(0.3));
CheckGetQuantile(est, est);
var outer = new OuterQuantiles(data);
Assert.Equal(data[4], outer.GetQuantile(0.76));
Assert.Equal(data[2], outer.GetQuantile(0.3));
CheckGetQuantile(outer, outer);
var inner = InnerQuantiles.FromDistribution(7, outer);
CheckGetQuantile(inner, inner, (int)Math.Ceiling(100.0 / 8), (int)Math.Floor(100.0 * 7 / 8));
}
public void QuantileEstimator_DuplicationTest()
{
double middle = 3.4;
double[] x = { 1.2, middle, middle, middle, 5.6 };
var outer = new OuterQuantiles(x);
Assert.Equal(0.25, outer.GetProbLessThan(middle));
Assert.Equal(outer.GetQuantile(0.3), middle);
Assert.Equal(outer.GetQuantile(0.5), middle);
Assert.Equal(outer.GetQuantile(0.7), middle);
CheckGetQuantile(outer, outer);
var inner = new InnerQuantiles(7, outer);
Assert.Equal(0.25, inner.GetProbLessThan(middle));
Assert.Equal(outer.GetQuantile(0.3), middle);
Assert.Equal(outer.GetQuantile(0.5), middle);
Assert.Equal(outer.GetQuantile(0.7), middle);
CheckGetQuantile(inner, inner, 100 / 8, 100 * 7 / 8);
var est = new QuantileEstimator(0.01);
est.AddRange(x);
Assert.Equal(0.25, est.GetProbLessThan(middle));
Assert.Equal(est.GetQuantile(0.3), middle);
Assert.Equal(est.GetQuantile(0.5), middle);
Assert.Equal(est.GetQuantile(0.7), middle);
CheckGetQuantile(est, est);
}
public void QuantileEstimator_DuplicationTest()
{
double middle = 3.4;
double[] x = { 1.2, middle, middle, middle, 5.6 };
var outer = new OuterQuantiles(x);
Assert.Equal(0.25, outer.GetProbLessThan(middle));
Assert.Equal(outer.GetQuantile(0.3), middle);
Assert.Equal(outer.GetQuantile(0.5), middle);
Assert.Equal(outer.GetQuantile(0.7), middle);
CheckGetQuantile(outer, outer);
var inner = InnerQuantiles.FromDistribution(7, outer);
Assert.Equal(0.25, inner.GetProbLessThan(middle));
Assert.Equal(outer.GetQuantile(0.3), middle);
Assert.Equal(outer.GetQuantile(0.5), middle);
Assert.Equal(outer.GetQuantile(0.7), middle);
CheckGetQuantile(inner, inner, (int)Math.Ceiling(100.0 / 8), (int)Math.Floor(100.0 * 7 / 8));
var est = new QuantileEstimator(0.01);
est.AddRange(x);
Assert.Equal(est.GetQuantile(0.3), middle);
Assert.Equal(est.GetQuantile(0.5), middle);
// InterpolationType==1 returns NextDouble(middle)
Assert.Equal(est.GetQuantile(0.7), middle, 1e-15);
CheckGetQuantile(est, est);
}
public void InnerQuantileTest()
{
double[] quantiles = { -2.3396737042130806, -2.1060851851919309, -1.8587796492436919, -1.7515040214502977, -1.6631549706936311, -1.5649421094540212, -1.4760970897199182, -1.4120516891795316, -1.3472276831887715, -1.2800915764085863, -1.2315546431485036, -1.1733035015194753, -1.1275506999997809, -1.0868191452824896, -1.0423720676050061, -1.0030087867587449, -0.96427545374863111, -0.917480799606264, -0.88868683894166878, -0.85040868414900372, -0.80942702953353063, -0.78299794937710787, -0.74791530550923879, -0.71057667829968463, -0.6764786230399974, -0.64937712088706545, -0.61647747819758114, -0.585418062478127, -0.55212155586237877, -0.52794712262708809, -0.49602391921870309, -0.4699661621821, -0.44707572988386468, -0.41779003649017038, -0.38751278424822111, -0.3659754249474671, -0.33671101603741, -0.30844051169056652, -0.28736460398884939, -0.26394181175383763, -0.2339421108026867, -0.20421395179821347, -0.17975005820876525, -0.15495505128166037, -0.12881080807789203, -0.10882854018038969, -0.080502768973386082, -0.054592779524389491, -0.030746556623353873, 0.0010699779508669754, 0.018476164506076323, 0.042997842018717161, 0.068170326454891988, 0.098939711480485845, 0.12364243085219064, 0.14897752107634207, 0.17232065117344095, 0.19510514320430472, 0.21967681963331126, 0.25144866739098226, 0.26627058021030359, 0.28976112810281413, 0.325183138022793, 0.34611510490686043, 0.37135045464414679, 0.40484250840269187, 0.423660564514518, 0.45260008550109493, 0.47897070643517381, 0.513466904702678, 0.54074552445523427, 0.56782579073247685, 0.59191546380311844, 0.630594130276651, 0.66170186000470765, 0.69059427870805967, 0.72267836185626344, 0.75388989983592025, 0.78095231060517345, 0.81945443104186122, 0.85806474163877222, 0.88543000730858912, 0.9254742516670329, 0.96663287584250224, 1.0081099518226813, 1.0414716524617549, 1.0873521052324735, 1.138068925150572, 1.1769604530537776, 1.2209510765755074, 1.2805602443304192, 1.3529085306332467, 1.4111760504339896, 1.4822842454846386, 1.5518312997748602, 1.6439254270476189, 1.7357210363862619, 1.9281504259252962, 2.064331420559117, 2.3554568165928291, };
InnerQuantiles inner = new InnerQuantiles(quantiles);
inner.GetQuantile(0.49471653842100138);
}
public void InnerQuantiles_GetProbLessThan_IsIncreasing()
{
var quantiles = new double[] { -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.166666666666667, -7.0149625935162021, -6.741895261845384, -6.4688279301745659, -6.1957605985037265, -5.9226932668329084, -5.64962593516209, -5.3765586034912722, -5.1034912718204541, -4.8304239401496138, -4.5573566084787958, -4.2842892768079777, -4.01122194513716, -3.738154613466341, -3.4650872817955016, -3.1920199501246835, -2.9189526184538654, -2.6458852867830256, -2.3728179551122075, -2.0997506234413894, -1.8266832917705711, -1.553615960099753, -1.2805486284289136, -1.0074812967580955, -0.7344139650872773, -0.46134663341645915, -0.18827930174564103, 0.084788029925200167, 0.35785536159601822, 0.63092269326683625, 0.903990024937654, 1.1770573566084719, 1.4501246882793115, 1.7231920199501294, 1.996259351620969, 2.2693266832917867, 2.5423940149626052, 2.8154613466334251, 3.0885286783042427, 3.3615960099750803, 3.6346633416458989, 3.9077306733167165, 4.1807980049875351, 4.4538653366583523, 4.7269326683291935 };
var innerQuantiles = new InnerQuantiles(quantiles);
const double left = -7.1666666666666679;
const double right = -7.166666666666667;
double probLeft = innerQuantiles.GetProbLessThan(left);
double probRight = innerQuantiles.GetProbLessThan(right);
Assert.True(left < right, "It is given that left < right");
Assert.True(probLeft <= probRight, "CDF must be non-decreasing");
}
public void InnerQuantiles_InfinityTest()
{
Assert.Throws <ArgumentOutOfRangeException>(() =>
{
var inner = new InnerQuantiles(new double[] { double.PositiveInfinity });
});
Assert.Throws <ArgumentOutOfRangeException>(() =>
{
var est = new QuantileEstimator(0.1);
est.Add(double.PositiveInfinity);
//est.Add(double.NegativeInfinity);
var inner = InnerQuantiles.FromDistribution(10, est);
});
}
public void QuantileEstimator_SinglePointIsMedian()
{
QuantileEstimator est = new QuantileEstimator(0.1);
double point = 2;
est.Add(point);
Assert.Equal(point, est.GetQuantile(0.5));
OuterQuantiles outer = new OuterQuantiles(new[] { point });
Assert.Equal(point, outer.GetQuantile(0.5));
InnerQuantiles inner = new InnerQuantiles(new[] { point });
Assert.Equal(point, inner.GetQuantile(0.5));
}
public void InnerQuantiles_GetQuantile_IsIncreasing()
{
var quantiles = new double[] { 0, 4.94065645841247E-324, 4.94065645841247E-324, 4.0000000000000009 };
var innerQuantiles = new InnerQuantiles(quantiles);
int n = 100;
double previousQuantile = double.MinValue;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
double probability = (i + 1.0) / (n + 1);
double quantile = innerQuantiles.GetQuantile(probability);
Assert.True(quantile >= previousQuantile);
previousQuantile = quantile;
}
}
public void QuantileEstimator_MedianTest()
{
double middle = 3.4;
double[] x = { 1.2, middle, 5.6 };
var outer = new OuterQuantiles(x);
Assert.Equal(outer.GetQuantile(0.5), middle);
var inner = new InnerQuantiles(3, outer);
Assert.Equal(inner.GetQuantile(0.5), middle);
var est = new QuantileEstimator(0.01);
est.AddRange(x);
Assert.Equal(est.GetQuantile(0.5), middle);
}
public void QuantileTest()
{
// draw many samples from N(m,v)
Rand.Restart(0);
int n = 10000;
double m = 2;
double stddev = 3;
Gaussian prior = new Gaussian(m, stddev * stddev);
List <double> x = new List <double>();
for (int i = 0; i < n; i++)
{
x.Add(prior.Sample());
}
x.Sort();
var sortedData = new OuterQuantiles(x.ToArray());
// compute quantiles
var quantiles = InnerQuantiles.FromDistribution(100, sortedData);
// loop over x's and compare true quantile rank
var testPoints = EpTests.linspace(MMath.Min(x) - stddev, MMath.Max(x) + stddev, 100);
double maxError = 0;
foreach (var testPoint in testPoints)
{
var trueRank = MMath.NormalCdf((testPoint - m) / stddev);
var estRank = quantiles.GetProbLessThan(testPoint);
var error = System.Math.Abs(trueRank - estRank);
//Trace.WriteLine($"{testPoint} trueRank={trueRank} estRank={estRank} error={error}");
Assert.True(error < 0.02);
maxError = System.Math.Max(maxError, error);
double estQuantile = quantiles.GetQuantile(estRank);
error = MMath.AbsDiff(estQuantile, testPoint, 1e-8);
//Trace.WriteLine($"{testPoint} estRank={estRank} estQuantile={estQuantile} error={error}");
Assert.True(error < 1e-8);
estRank = sortedData.GetProbLessThan(testPoint);
error = System.Math.Abs(trueRank - estRank);
//Trace.WriteLine($"{testPoint} trueRank={trueRank} estRank={estRank} error={error}");
Assert.True(error < 0.02);
}
//Trace.WriteLine($"max rank error = {maxError}");
}
public void QuantileEstimator_MedianTest()
{
double left = 1.2;
double middle = 3.4;
double right = 5.6;
double[] x = { left, middle, right };
var outer = new OuterQuantiles(x);
Assert.Equal(middle, outer.GetQuantile(0.5));
var inner = InnerQuantiles.FromDistribution(3, outer);
Assert.Equal(middle, inner.GetQuantile(0.5));
inner = new InnerQuantiles(x);
CheckGetQuantile(inner, inner, 25, 75);
var est = new QuantileEstimator(0.01);
est.AddRange(x);
Assert.Equal(est.GetQuantile(0.5), middle);
}
public void Initialize(bool skipStringDistributions = false)
{
// DO NOT make this a constructor, because it makes the test not notice complete lack of serialization as an empty object is set up exactly as the thing
// you are trying to deserialize.
this.pareto = new Pareto(1.2, 3.5);
this.poisson = new Poisson(2.3);
this.wishart = new Wishart(20, new PositiveDefiniteMatrix(new double[, ] {
{ 22, 21 }, { 21, 23 }
}));
this.vectorGaussian = new VectorGaussian(Vector.FromArray(13, 14), new PositiveDefiniteMatrix(new double[, ] {
{ 16, 15 }, { 15, 17 }
}));
this.unnormalizedDiscrete = UnnormalizedDiscrete.FromLogProbs(DenseVector.FromArray(5.1, 5.2, 5.3));
this.pointMass = PointMass <double> .Create(1.1);
this.gaussian = new Gaussian(11.0, 12.0);
this.nonconjugateGaussian = new NonconjugateGaussian(1.2, 2.3, 3.4, 4.5);
this.gamma = new Gamma(9.0, 10.0);
this.gammaPower = new GammaPower(5.6, 2.8, 3.4);
this.discrete = new Discrete(6.0, 7.0, 8.0);
this.conjugateDirichlet = new ConjugateDirichlet(1.2, 2.3, 3.4, 4.5);
this.dirichlet = new Dirichlet(3.0, 4.0, 5.0);
this.beta = new Beta(2.0, 1.0);
this.binomial = new Binomial(5, 0.8);
this.bernoulli = new Bernoulli(0.6);
this.sparseBernoulliList = SparseBernoulliList.Constant(4, new Bernoulli(0.1));
this.sparseBernoulliList[1] = new Bernoulli(0.9);
this.sparseBernoulliList[3] = new Bernoulli(0.7);
this.sparseBetaList = SparseBetaList.Constant(5, new Beta(2.0, 2.0));
this.sparseBetaList[0] = new Beta(3.0, 4.0);
this.sparseBetaList[1] = new Beta(5.0, 6.0);
this.sparseGaussianList = SparseGaussianList.Constant(6, Gaussian.FromMeanAndPrecision(0.1, 0.2));
this.sparseGaussianList[4] = Gaussian.FromMeanAndPrecision(0.3, 0.4);
this.sparseGaussianList[5] = Gaussian.FromMeanAndPrecision(0.5, 0.6);
this.sparseGammaList = SparseGammaList.Constant(1, Gamma.FromShapeAndRate(1.0, 2.0));
this.truncatedGamma = new TruncatedGamma(1.2, 2.3, 3.4, 4.5);
this.truncatedGaussian = new TruncatedGaussian(1.2, 3.4, 5.6, 7.8);
this.wrappedGaussian = new WrappedGaussian(1.2, 2.3, 3.4);
ga = Distribution <double> .Array(new[] { this.gaussian, this.gaussian });
vga = Distribution <Vector> .Array(new[] { this.vectorGaussian, this.vectorGaussian });
ga2D = Distribution <double> .Array(new[, ] {
{ this.gaussian, this.gaussian }, { this.gaussian, this.gaussian }
});
vga2D = Distribution <Vector> .Array(new[, ] {
{ this.vectorGaussian, this.vectorGaussian }, { this.vectorGaussian, this.vectorGaussian }
});
gaJ = Distribution <double> .Array(new[] { new[] { this.gaussian, this.gaussian }, new[] { this.gaussian, this.gaussian } });
vgaJ = Distribution <Vector> .Array(new[] { new[] { this.vectorGaussian, this.vectorGaussian }, new[] { this.vectorGaussian, this.vectorGaussian } });
var gp = new GaussianProcess(new ConstantFunction(0), new SquaredExponential(0));
var basis = Util.ArrayInit(2, i => Vector.FromArray(1.0 * i));
this.sparseGp = new SparseGP(new SparseGPFixed(gp, basis));
this.quantileEstimator = new QuantileEstimator(0.01);
this.quantileEstimator.Add(5);
this.outerQuantiles = OuterQuantiles.FromDistribution(3, this.quantileEstimator);
this.innerQuantiles = InnerQuantiles.FromDistribution(3, this.outerQuantiles);
if (!skipStringDistributions)
{
// String distributions can not be serialized by some formatters (namely BinaryFormatter)
// That is fine because this combination is never used in practice
this.stringDistribution1 = StringDistribution.String("aa")
.Append(StringDistribution.OneOf("b", "ccc")).Append("dddd");
this.stringDistribution2 = new StringDistribution();
this.stringDistribution2.SetToProduct(StringDistribution.OneOf("a", "b"),
StringDistribution.OneOf("b", "c"));
}
}
