public GetQuantedObject(double StepQuant, PointPairList values)
{
StepInl = StepQuant;
double[] valuesY = values.PointPairListGetY();
int KilInt = (int)((MasFunctions.GetMax(valuesY) -
MasFunctions.GetMin(valuesY)) / StepInl);
RozpodilY = new double[KilInt];
RozpodilX = new double[KilInt];
double LastValue = MasFunctions.GetMin(valuesY);
double sum = 0;
for (int i = 0; i < KilInt; i++)
{
RozpodilY[i] =
MasFunctions.HowNanyInThisInterval(LastValue, LastValue + StepInl, valuesY);
sum += RozpodilY[i];
RozpodilX[i] = LastValue + StepInl / 2.0;
LastValue += StepInl;
}
//щоб обрахувати імовірність потрапляння похибки в певний діапазон ділимо
// кількість попадінь похибки і діапазон на всю кількість попадінь похибки
for (int i = 0; i < KilInt; i++)
{
RozpodilY[i] = RozpodilY[i] / (sum * StepInl);
}
// для обрахунку щільності імовірності в наближеному випадку можемо поділити імовірність того,
// що величина потрапить в певний діапазон на величину цього діапазону
}
public static PointPairList CalculateStatisticalUnLinearities(List <int> track, int minCode, int maxCode, ref double inl)
{
var result = new PointPairList();
var trackArray = track.ToArray <int>();
FixTrack(track, minCode, maxCode);
double theoreticalProbabilityOfCode = track.Count / (maxCode - minCode);
foreach (var code in track)
{
var hitsOfCode = MasFunctions.HowNanyInThisInterval(code, code, trackArray);
var dnl = (hitsOfCode / theoreticalProbabilityOfCode) - 1;
inl += dnl;
result.Add(code, dnl);
}
return(result);
}
