private double min(double sKvadrat, double alfa, int f)
{
chiKvadratAlfaPola = Distribucije.ChiKvadrat(alfa / 2, f);
minimum = f * sKvadrat / chiKvadratAlfaPola;
return(minimum);
}
private double max(double sKvadrat, double alfa, int f)
{
chiKvadratJedanMinusAlfaPola = Distribucije.ChiKvadrat(1 - alfa / 2, f);
maximum = f * sKvadrat / chiKvadratJedanMinusAlfaPola;
return(maximum);
}
/// <summary>
/// <para/>Lokalni jednovarijantni test, otkrivanje grubih gresaka
/// </summary>
/// <param name="sKvadrat">A posteriori varijanca</param>
/// <param name="v">Vektor popravaka mjerenja</param>
/// <param name="Qv">Matrica kofaktora popravaka mjerenja</param>
/// <param name="alfa">Nivo signifikantnosti</param>
/// <param name="f">Broj prekobrojnosti</param>
/// <exception cref="ArgumentException">Baca se kada matrica ili vektor nema odgovarajuce dimenzije</exception>
/// <exception cref="ArgumentOutOfRangeException">Baca se kada nivo sifnifikantnosti nije u intervalu 0-1 ili je broj prekobrojnosti manji od 1</exception>
public TauTest(double sKvadrat, DenseVector v, DenseMatrix Qv, double alfa, int f)
{
if (Qv.RowCount < Qv.ColumnCount)
{
throw new ArgumentException("Greska u dimenzijama matrice Qv("
+ Qv.RowCount.ToString() + "x" + Qv.ColumnCount.ToString() +
"). Broj redova mora biti veci od broja stupaca");
}
else if (v.Count != Qv.ColumnCount)
{
throw new ArgumentException("Greska u dimenzijama matrice Qv("
+ Qv.RowCount.ToString() + "x" + Qv.ColumnCount.ToString() +
") ili vektora v(" + v.Count.ToString() + "x1)");
}
else if (alfa < 0 || alfa > 1)
{
throw new ArgumentOutOfRangeException("alfa", alfa, "Nivo signifikantnosti mora biti u intervalu 0 < alfa < 1");
}
else if (f < 1)
{
throw new ArgumentOutOfRangeException("f", f, "Broj prekobrojnosti mora biti veci od nule");
}
else
{
tauDistribucija = Distribucije.Tau(alfa, f);
TestStatistika(sKvadrat, v, Qv);
}
}
/// <summary>
/// <para/>Data Snooping (B-metoda), otkrivanje grubih gresaka
/// </summary>
/// <param name="sigmaNulaKvadrat">A priori varijanca izjednacenja</param>
/// <param name="v">Vektor popravaka mjerenja</param>
/// <param name="Ql">Matrica kofaktora mjerenja</param>
/// <param name="R">Matrica unutrasnje pouzdanosti</param>
/// <param name="alfa">Nivo signifikantnosti</param>
/// <param name="beta">Snaga testa</param>
/// <exception cref="ArgumentException">Baca se kada matrica ili vektor nema odgovarajuce dimenzije</exception>
/// <exception cref="ArgumentOutOfRangeException">Baca se kada nivo sifnifikantnosti ili snaga testa nije u intervalu 0-1</exception>
public DataSnooping(double sigmaNulaKvadrat, DenseVector v, DenseMatrix Ql, DenseMatrix R, double alfa, double beta)
{
if (Ql.RowCount < Ql.ColumnCount)
{
throw new ArgumentException("Greska u dimenzijama matrice Ql("
+ Ql.RowCount.ToString() + "x" + Ql.ColumnCount.ToString() +
"). Broj redova mora biti veci od broja stupaca");
}
else if (R.RowCount != R.ColumnCount)
{
throw new ArgumentException("Greska u dimenzijama matrice R("
+ R.RowCount.ToString() + "x" + R.ColumnCount.ToString() +
"). Matrica mora biti kvadratna");
}
else if (Ql.RowCount != R.RowCount)
{
throw new ArgumentException("Greska u dimenzijama matrice Ql("
+ Ql.RowCount.ToString() + "x" + Ql.ColumnCount.ToString() +
") ili R(" + R.RowCount.ToString() + "x" + R.ColumnCount.ToString() + ")");
}
else if (v.Count != R.ColumnCount)
{
throw new ArgumentException("Greska u dimenzijama matrice R("
+ R.RowCount.ToString() + "x" + R.ColumnCount.ToString() +
") ili vektora v(" + v.Count.ToString() + "x1)");
}
else if (alfa < 0 || alfa > 1)
{
throw new ArgumentOutOfRangeException("alfa", alfa, "Nivo signifikantnosti mora biti u intervalu 0 < alfa < 1");
}
else if (beta < 0 || beta > 1)
{
throw new ArgumentOutOfRangeException("beta", beta, "Snaga testa mora biti u intervalu 0 < beta < 1");
}
else
{
lambdaKorjen = Math.Sqrt(Distribucije.ParametarNecentralnosti(alfa, beta));
tVrijednost(sigmaNulaKvadrat, v, Ql, R);
}
}
