public List <Models.MediaMovil> CalcularMediaMovil(List <Models.Correccion> seriecorregida3)
{
//PROCESO PARA OBTENER LA MEDIA MOVIL DE LA SERIE
List <Models.MediaMovil> seriemediamovil = new List <Models.MediaMovil>();
for (int i = 3; i < ((seriecorregida3.Count) - 3); i++)
{
Models.MediaMovil mediamovil = new Models.MediaMovil();
Models.Correccion mm0 = seriecorregida3[i];
Models.Correccion mm_1 = seriecorregida3[i - 1];
Models.Correccion mm_2 = seriecorregida3[i - 2];
Models.Correccion mm_3 = seriecorregida3[i - 3];
Models.Correccion mm1 = seriecorregida3[i + 1];
Models.Correccion mm2 = seriecorregida3[i + 2];
Models.Correccion mm3 = seriecorregida3[i + 3];
double mm = ((mm0.datocorregido + mm_1.datocorregido + mm_2.datocorregido + mm_3.datocorregido + mm1.datocorregido + mm2.datocorregido + mm3.datocorregido) / 7);
mediamovil.mediamovil = mm;
mediamovil.fecha = mm0.fecha;
seriemediamovil.Add(mediamovil);
}
return(seriemediamovil);
}
public List <Models.Correccion> CalcularAlgoritmo(List <Models.DataSerie> resultado)
{
//PROCESO UNO OBTENER LOGARITMO DE LA SERIE
List <Models.Logaritmo> serielog = new List <Models.Logaritmo>();
for (int i = 0; i < resultado.Count; i++)
{
Models.Logaritmo logaritmo = new Models.Logaritmo();
var actual = resultado[i];
double log = Math.Log(Convert.ToDouble(actual.Data));
logaritmo.datoLog = log;
logaritmo.data = Convert.ToDouble(actual.Data);
logaritmo.fecha = Convert.ToDateTime(actual.Date);
serielog.Add(logaritmo);
}
//PROCESO DOS PRIMERAS DIFERENCIAS
List <Models.Diferencias> seriedif = new List <Models.Diferencias>();
bool primerElemento = true;
for (int i = 0; i < serielog.Count; i++)
{
Models.Diferencias diferencias = new Models.Diferencias();
//IDENTIFICAR EL PRIMER ELEMENTO
if (primerElemento == true)
{
primerElemento = false;
Models.Logaritmo lactual = serielog[i];
diferencias.dif = 0;
diferencias.datoLog = lactual.datoLog;
diferencias.data = Convert.ToDouble(lactual.data);
diferencias.fecha = Convert.ToDateTime(lactual.fecha);
seriedif.Add(diferencias);
}
else
{
Models.Logaritmo lactual = serielog[i];
Models.Logaritmo lanterior = serielog[i - 1];
double odif = lactual.datoLog - lanterior.datoLog;
diferencias.dif = odif;
diferencias.datoLog = lactual.datoLog;
diferencias.data = Convert.ToDouble(lactual.data);
diferencias.fecha = Convert.ToDateTime(lactual.fecha);
seriedif.Add(diferencias);
}
}
//PROCESO TRES OBTENER DESVIACIÓN ESTÁNDAR Y MULTIPLICARLA POR 3
//VARIANZA Y DESVIACION TOTAL
double Mt = 0.0;
double St = 0.0;
int kt = 1;
seriedif.ForEach(n =>
{
double tmpM = Mt;
Mt += (Convert.ToDouble(n.dif) - tmpM) / kt;
St += (Convert.ToDouble(n.dif) - tmpM) * (Convert.ToDouble(n.dif) - Mt);
kt++;
});
double varianzat = St / (kt - 2);
double desviaciont = Math.Sqrt(St / (kt - 2));
desviaciontGlobal = desviaciont;
double factordesvest = desviaciont * 3;
//PROCESO CUATRO VALOR DE LA SERIE EN DIFERENCIAS DIVIDIDO POR EL FACTOR "factordesvest"
List <Models.Factorizado> seriefactorizada = new List <Models.Factorizado>();
for (int i = 0; i < seriedif.Count; i++)
{
Models.Factorizado factorizado = new Models.Factorizado();
Models.Diferencias factual = seriedif[i];
double ofact = seriedif[i].dif / factordesvest;
factorizado.datofactorizado = ofact;
factorizado.dif = factual.dif;
factorizado.datoLog = factual.datoLog;
factorizado.data = Convert.ToDouble(factual.data);
factorizado.fecha = Convert.ToDateTime(factual.fecha);
seriefactorizada.Add(factorizado);
}
//PROCESO CINCO IDENTIFICAR DATOS ATIPICOS "n < -1 | n > 1"
List <Models.DatoAtipico> serieconatipico = new List <Models.DatoAtipico>();
int m;
for (int i = 0; i < seriefactorizada.Count; i++)
{
Models.DatoAtipico ident = new Models.DatoAtipico();
Models.Factorizado iactual = seriefactorizada[i];
//IDENTIFICAR EL PRIMER ELEMENTO
if (iactual.datofactorizado < -1 || iactual.datofactorizado > 1)
{
m = 1;
ident.identificador = m;
ident.datofactorizado = iactual.datofactorizado;
ident.dif = iactual.dif;
ident.datoLog = iactual.datoLog;
ident.data = Convert.ToDouble(iactual.data);
ident.fecha = Convert.ToDateTime(iactual.fecha);
serieconatipico.Add(ident);
}
else
{
m = 0;
ident.identificador = m;
ident.datofactorizado = iactual.datofactorizado;
ident.dif = iactual.dif;
ident.datoLog = iactual.datoLog;
ident.data = Convert.ToDouble(iactual.data);
ident.fecha = Convert.ToDateTime(iactual.fecha);
serieconatipico.Add(ident);
}
}
//PROCESO SEIS CORRECIÓN CON INTERPOLACIÓN INMEDIATA (anterior y consecuente)
List <Models.Correccion> seriecorregida = new List <Models.Correccion>();
double c = 0.0;
for (int i = 0; i < serieconatipico.Count; i++)
{
Models.Correccion corr = new Models.Correccion();
Models.DatoAtipico corractual = serieconatipico[i];
//IDENTIFICAR EL PRIMER ELEMENTO
if (corractual.identificador == 1 && i != serieconatipico.Count - 1)
{
Models.DatoAtipico datot1 = serieconatipico[i + 1];
Models.DatoAtipico datot2 = serieconatipico[i - 1];
c = (datot1.data + datot2.data) / 2;
corr.datocorregido = c;
corr.datoLog = corractual.datoLog;
corr.dif = corractual.dif;
corr.datofactorizado = corractual.datofactorizado;
corr.identificador = corractual.identificador;
corr.data = corractual.data;
corr.fecha = corractual.fecha;
seriecorregida.Add(corr);
}
else
{
corr.datocorregido = corractual.data;
corr.datoLog = corractual.datoLog;
corr.dif = corractual.dif;
corr.datofactorizado = corractual.datofactorizado;
corr.identificador = corractual.identificador;
corr.data = corractual.data;
corr.fecha = corractual.fecha;
seriecorregida.Add(corr);
}
}
return(seriecorregida);
}
