#include <Graphics\Graphic.mqh>
#include <Math\Stat\F.mqh>
#include <Math\Stat\Math.mqh>
#property script_show_inputs
//--- parametri di input
input double nu_1=100; // il primo numero di gradi di libertà
input double nu_2=100; // il secondo numero di gradi di libertà
//+------------------------------------------------------------------+
//| Funzione start del programma Script |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnStart()
{
//--- nascondere il grafico(chart) dei prezzi
ChartSetInteger(0,CHART_SHOW,false);
//--- inizializza il generatore di numeri casuali
MathSrand(GetTickCount());
//--- genera un esempio della variabile casuale
long chart=0;
string name="GraphicNormal";
int n=1000000; // il numero di valori nell'esempio
int ncells=51; // il numero di intervalli nell'istogramma
double x[]; // centro degli intervalli dell'istogramma
double y[]; // il numero di valori dall'esempio che cade all'interno dell'intervallo
double data[]; // esempio di valori casuali
double max,min; // i valori massimo e minimo nell'esempio
// --- ottiene un campione da distribuzione-F di Fisher
MathRandomF(nu_1,nu_2,n,data);
//--- calcolare i dati per tracciare l'istogramma
CalculateHistogramArray(data,x,y,max,min,ncells);
// --- ottenere i confini sequenza e la fase di determinazione del disegnamento della curva teorica
double step;
GetMaxMinStepValues(max,min,step);
step=MathMin(step,(max-min)/ncells);
/ --- ottiene i dati teoricamente calcolati in base all'intervallo di [min, max]
double x2[];
double y2[];
MathSequence(min,max,step,x2);
MathProbabilityDensityF(x2,nu_1,nu_2,false,y2);
//--- imposta la scala
double theor_max=y2[ArrayMaximum(y2)];
double sample_max=y[ArrayMaximum(y)];
double k=sample_max/theor_max;
for(int i=0; i<ncells; i++)
y[i]/=k;
//--- output charts
CGraphic graphic;
if(ObjectFind(chart,name)<0)
graphic.Create(chart,name,0,0,0,780,380);
else
graphic.Attach(chart,name);
graphic.BackgroundMain(StringFormat("F-distribution nu1=%G nu2=%G",nu_1,nu_2));
graphic.BackgroundMainSize(16);
//--- disegna tutte le curve
graphic.CurveAdd(x,y,CURVE_HISTOGRAM,"Sample").HistogramWidth(4);
//--- e ora tracciare la curva teorica della densità di distribuzione
graphic.CurveAdd(x2,y2,CURVE_LINES,"Theory");
graphic.CurvePlotAll();
//--- disegna tutte le curve
graphic.Update();
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Calcolare le frequenze per set di dati |
//+------------------------------------------------------------------+
bool CalculateHistogramArray(const double &data[],double &intervals[],double &frequency[],
double &maxv,double &minv,const int cells=10)
{
if(cells<=1) return (false);
int size=ArraySize(data);
if(size<cells*10) return (false);
minv=data[ArrayMinimum(data)];
maxv=data[ArrayMaximum(data)];
double range=maxv-minv;
double width=range/cells;
if(width==0) return false;
ArrayResize(intervals,cells);
ArrayResize(frequency,cells);
//--- definire il centro dell'intervallo
for(int i=0; i<cells; i++)
{
intervals[i]=minv+(i+0.5)*width;
frequency[i]=0;
}
//--- riempie le frequenze di caduta all'interno dell'intervallo
for(int i=0; i<size; i++)
{
int ind=int((data[i]-minv)/width);
if(ind>=cells) ind=cells-1;
frequency[ind]++;
}
return (true);
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Calcola i valori per la generazione di sequenze |
//+------------------------------------------------------------------+
void GetMaxMinStepValues(double &maxv,double &minv,double &stepv)
{
//--- calcola il range assoluto della sequenza per ottenere la precisione di normalizzazione
double range=MathAbs(maxv-minv);
int degree=(int)MathRound(MathLog10(range));
//--- normalizza i valori massimi e minimi alla precisione specificata
maxv=NormalizeDouble(maxv,degree);
minv=NormalizeDouble(minv,degree);
//--- la fase di generazione di sequenza viene inoltre impostata in base alla precisione specificata
stepv=NormalizeDouble(MathPow(10,-degree),degree);
if((maxv-minv)/stepv<10)
stepv/=10.;
}
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