Библиотека статистических функций Statistica.mqh - библиотека для MetaTrader 4

Данная библиотека состоит из 40 функций, которые могут помочь в статистических вычислениях.

Большинство функций написаны по алгоритмам из книги С.Булашева "Статистика для трейдеров" (файл прилагается)

double Mediana(double arr[]) // медиана
double Mediana50(double arr[]) // центр 50%-ного интерквантильного промежутка (центр сгибов)
double Average(double arr[]) // среднее арифметическое по всей выборке
double Average50(double arr[]) // среднее арифметическое по 50%-ному интерквантильному промежутку
double Center(double arr[]) // центр размаха
double Xcenter(double arr[]) // среднее значение верхних пяти оценок
double DX(double arr[], double MX) // дисперсия
double m3(double arr[], double MX) // 3-ий центральный момент
double m4(double arr[], double MX) // 4-ый центральный момент
double A(double arr[], double MX, double DX) // выборочная асиметрия
double E(double arr[], double MX, double DX) // Эксцесс
double E2(double arr[], double MX, double DX) // Эксцесс (другой способ вычисления)
double Gamma(double x) // гамма-функция Эйлера для x>0
double gammastirf(double x) // формула Стирлинга, используется для вычисления гамма-функции Эйлера для x>33
double DDX(double arr[], double m4, double DX) // дисперсия выборочной дисперсии
double Dsig(double arr[], double m4, double DX) // дисперсия выборочного среднего квадратического отклонения
double DA(double size) // дисперсия выборочной асиметрии
double DE(double size) // дисперсия воборочного эксцеса
double DMX(double DX, int size) // дисперсия выборочного матиматического ожыдания
double Log(double x, double a) // логарифм х по основанию а
double G(int size, double E) // коэффициент цензурирования
int L(double E, int size) // оптимальное число столбцов гистограммы плотности распределения
int Resize(double& arr[], double G, double DX, double Xcenter) // исключение промахов из выборки
void Histogram(double& arr[]) // постройка гистограммы распределения в *.csv файл(для просмотра в Excel)
double cov(double arrX[], double arrY[], double MX, double MY) // выборочная ковариация
double p(double cov, double DX, double DY) // коэффициент выборочной корреляции
double Dp(double p, int size) // дисперсия выборочной корреляции
double AutoKorel(double arr[], double MX, int por) // автокорреляция порядка por
void AutoKorelFunc(double arr[], double MX, int count, double& res[]) // автокорреляционная функция (АКФ)
double a(double p, double sigX, double sigY) // коеффициент a в уравнении линейной регрессии y=a*x+b
double b(double MX, double MY, double a) // коеффициент b в уравнении линейной регрессии y=a*x+b
void e(double arrX[], double arrY[], double a, double b, double& e[]) // записывает в масив e[] ошибки линейной регрессии
double De(double e[]) // дисперсия ошибок е - отклонений от линии регрессии (припускается, что Me=0)
double Da(int size, double DX, double De) // дисперсия параметра а в уравнении линейной регрессии y=a*x+b
double Db(double arrX[], double DX, double De) // дисперсия параметра b в уравнении линейной регрессии y=a*x+b
double R2(int size, double DY, double De) // коэффициент детерминации
void Roz(double arr[][], double& arrX[], double& arrY[]) // розделяет масив вида arr[n][2] на два масива
void Ob(double arrX[], double arrY[], double& arr[][]) // обединяет два масив в один вида arr[n][2]
void WriteArray(double arr[], string name="") // записывает одномерный массив в *.csv файл
void WriteArray2(double arr[][], string name="") // записывает двухмерный массив в *.csv файл