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/ io Programmo 60 / IOPROG_60.ISO / soft / c++ / gsl-1.1.1-setup.exe / {app} / src / statistics / skew_source.c < prev    next >
Encoding:
C/C++ Source or Header  |  2000-05-05  |  1.8 KB  |  52 lines
  1. /* statistics/skew_source.c
  2.  * 
  3.  * Copyright (C) 1996, 1997, 1998, 1999, 2000 Jim Davies, Brian Gough
  4.  * 
  5.  * This program is free software; you can redistribute it and/or modify
  6.  * it under the terms of the GNU General Public License as published by
  7.  * the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or (at
  8.  * your option) any later version.
  9.  * 
  10.  * This program is distributed in the hope that it will be useful, but
  11.  * WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  12.  * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  13.  * General Public License for more details.
  14.  * 
  15.  * You should have received a copy of the GNU General Public License
  16.  * along with this program; if not, write to the Free Software
  17.  * Foundation, Inc., 675 Mass Ave, Cambridge, MA 02139, USA.
  18.  */
  19.  
  20. double 
  21. FUNCTION(gsl_stats,skew) (const BASE data[], const size_t stride, const size_t n)
  22. {
  23.   const double mean = FUNCTION(gsl_stats,mean)(data, stride, n);
  24.   const double sd = FUNCTION(gsl_stats,sd_m)(data, stride, n, mean);
  25.   return FUNCTION(gsl_stats,skew_m_sd)(data, stride, n, mean, sd);
  26. }
  27.     
  28. double 
  29. FUNCTION(gsl_stats,skew_m_sd) (const BASE data[], 
  30.                                const size_t stride, const size_t n,
  31.                                const double mean, const double sd)
  32. {
  33.   /* takes a dataset and finds the skewness */
  34.  
  35.   long double skew = 0;
  36.   size_t i;
  37.  
  38.   /* find the sum of the cubed deviations, normalized by the sd. */
  39.  
  40.   /* we use a recurrence relation to stably update a running value so
  41.      there aren't any large sums that can overflow */
  42.  
  43.   for (i = 0; i < n; i++)
  44.     {
  45.       const long double x = (data[i * stride] - mean) / sd;
  46.       skew += (x * x * x - skew) / (i + 1);
  47.     }
  48.  
  49.   return skew;
  50. }
  51.  
  52.