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/ io Programmo 60 / IOPROG_60.ISO / soft / c++ / gsl-1.1.1-setup.exe / {app} / src / statistics / wskew_source.c < prev    next >
Encoding:
C/C++ Source or Header  |  2000-05-05  |  2.0 KB  |  60 lines
  1. /* statistics/wskew_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,wskew) (const BASE w[], const size_t wstride, const BASE data[], const size_t stride, const size_t n)
  22. {
  23.   const double wmean = FUNCTION(gsl_stats,wmean)(w, wstride, data, stride, n);
  24.   const double wsd = FUNCTION(gsl_stats,wsd_m)(w, wstride, data, stride, n, wmean);
  25.   return FUNCTION(gsl_stats,wskew_m_sd)(w, wstride, data, stride, n, wmean, wsd);
  26. }
  27.     
  28. double 
  29. FUNCTION(gsl_stats,wskew_m_sd) (const BASE w[], const size_t wstride, 
  30.                                 const BASE data[], 
  31.                                 const size_t stride, const size_t n,
  32.                                 const double wmean, const double wsd)
  33. {
  34.   /* Compute the weighted skewness of a dataset */
  35.  
  36.   long double wskew = 0;
  37.   long double W = 0;
  38.  
  39.   size_t i;
  40.  
  41.   /* find the sum of the cubed deviations, normalized by the sd. */
  42.  
  43.   /* we use a recurrence relation to stably update a running value so
  44.      there aren't any large sums that can overflow */
  45.  
  46.   for (i = 0; i < n; i++)
  47.     {
  48.       BASE wi = w[i * wstride];
  49.       
  50.       if (wi > 0) {
  51.         const long double x = (data[i * stride] - wmean) / wsd;
  52.         W += wi ;
  53.         wskew += (x * x * x - wskew) * (wi / W);
  54.       }
  55.     }
  56.  
  57.   return wskew;
  58. }
  59.  
  60.