public Dictionary<string, double> GetStatistics(ITrendMethod method)
{
Dictionary<string, double> dict = new Dictionary<string, double>();
var mean = CalculateSignalMean(method);
dict.Add("Średnia wartość sygnału", mean);
dict.Add("Średni moduł odchyleń sygnału", CalculateMAD(method, mean));
var sumOfSq = CalculateSS(method, mean);
dict.Add("Suma kwadratów odchyleń sygnału", sumOfSq);
var MS = CalculateMS(method, sumOfSq);
dict.Add("Średnie odchylenie kwadratowe sygnału", MS);
var variance = CalculateVariance(method, sumOfSq);
dict.Add("Wariancja sygnału", variance);
dict.Add("Pierwiastek średniokwadratowy sygnału", CalculateRMS(MS));
var stdDev = CalculateStdDeviation(variance);
dict.Add("Odchylenie standardowe sygnału", stdDev);
dict.Add("Skośność sygnału", CalculateSkewness(method, mean, stdDev));
//
// Błędy predykcji
//
List<double> errors = GetPredictionErrors(method);
dict.Add("Średni błąd predykcji", CalculateMeanError(errors));
dict.Add("Średni moduł błędu predykcji", CalculateMeanAbsoluteError(errors));
var sumOfErrSquares = CalculateSumOfSquaredError(errors);
dict.Add("Suma kwadratów błędów predykcji", sumOfErrSquares);
dict.Add("Średniokwadratowy błąd predykcji", CalculateMeanSquaredError(errors, sumOfErrSquares));
var errVariance = CalculateErrorVariance(errors, sumOfErrSquares);
dict.Add("Wariancja błędu predykcji", errVariance);
dict.Add("Odchylenie standardowe błędów predykcji", CalculateErrorStdDev(errVariance));
dict.Add("Miara Durbina-Watsona", CalculateDurbinWatson(errors, sumOfErrSquares));
return dict;
}
private void UpdateStatistics(ITrendMethod method)
{
Statistics stat = new Statistics();
Statistics = stat.GetStatistics(method);
}
/// <summary>
/// Mean Absolute Deviation 1/N * sum(x - mean(x))
/// </summary>
/// <param name="method"></param>
/// <param name="meanVal"></param>
/// <returns></returns>
private double CalculateMAD(ITrendMethod method, double meanVal)
{
return method.Samples.Sum(t => Math.Abs(t.Value - meanVal)) / method.Samples.Count;
}
private List<double> GetPredictionErrors(ITrendMethod method)
{
List<double> errors = new List<double>(method.Samples.Count);
foreach(var sample in method.Samples)
{
errors.Add(sample.Value - method.Predict(sample.Time));
}
return errors;
}
private double CalculateVariance(ITrendMethod method, double sumOfSquares)
{
if (method.Samples.Count > 1)
return sumOfSquares / (method.Samples.Count - 1);
else
return 0.0;
}
/// <summary>
/// Suma kwadratów odchyleń
/// </summary>
private double CalculateSS(ITrendMethod method, double meanVal)
{
return method.Samples.Sum(t => Math.Pow(t.Value - meanVal, 2));
}
private double CalculateSkewness(ITrendMethod method, double mean, double stdDev)
{
if (stdDev == 0)
return 0;
return method.Samples.Sum(t => Math.Pow(t.Value - mean, 3)) / method.Samples.Count / Math.Pow(stdDev, 3);
}
private double CalculateSignalMean(ITrendMethod method)
{
return method.Samples.Sum(t => t.Value) / method.Samples.Count;
}
/// <summary>
/// Średnie odchylenie kwadratowe
/// </summary>
private double CalculateMS(ITrendMethod method, double sumOfSquares)
{
return sumOfSquares / method.Samples.Count;
}
