]> gitweb.factorcode.org Git - factor.git/blob - basis/math/statistics/statistics.factor
cum-mean
[factor.git] / basis / math / statistics / statistics.factor
1 ! Copyright (C) 2008 Doug Coleman, Michael Judge, Loryn Jenkins.
2 ! See http://factorcode.org/license.txt for BSD license.
3 USING: assocs combinators generalizations kernel locals math
4 math.functions math.order math.vectors math.ranges sequences
5 sequences.private sorting fry arrays grouping sets
6 splitting.monotonic ;
7 IN: math.statistics
8
9 : power-mean ( seq p -- x )
10     [ '[ _ ^ ] map-sum ] [ [ length / ] [ recip ^ ] bi* ] 2bi ; inline
11
12 ! Delta in degrees-of-freedom
13 : mean-ddof ( seq ddof -- x )
14     [ [ sum ] [ length ] bi ] dip -
15     dup zero? [ 2drop 0 ] [ / ] if ; inline
16
17 : mean ( seq -- x )
18     0 mean-ddof ; inline
19
20 : unbiased-mean ( seq -- x )
21     1 mean-ddof ; inline
22
23 : sum-of-squares ( seq -- x )
24     [ sq ] map-sum ; inline
25
26 : sum-of-squared-errors ( seq -- x )
27     [ mean ] keep [ - sq ] with map-sum ; inline
28
29 : sum-of-absolute-errors ( seq -- x )
30     [ mean ] keep [ - ] with map-sum ; inline
31
32 : quadratic-mean ( seq -- x ) ! root-mean-square
33     [ sum-of-squares ] [ length ] bi / sqrt ; inline
34
35 : geometric-mean ( seq -- x )
36     [ length ] [ product ] bi nth-root ; inline
37
38 : harmonic-mean ( seq -- x )
39     [ recip ] map-sum recip ; inline
40
41 : contraharmonic-mean ( seq -- x )
42     [ sum-of-squares ] [ sum ] bi / ; inline
43
44 <PRIVATE
45
46 : trim-points ( p seq -- from to seq  )
47     [ length [ * >integer ] keep over - ] keep ;
48
49 PRIVATE>
50
51 : trimmed-mean ( seq p -- x )
52     swap natural-sort trim-points <slice> mean ;
53
54 : winsorized-mean ( seq p -- x )
55     swap natural-sort trim-points
56     [ <slice> ]
57     [ nip dupd nth <array> ]
58     [ [ 1 - ] dip nth <array> ] 3tri
59     surround mean ;
60
61 <PRIVATE
62
63 :: ((kth-object)) ( seq k nth-quot exchange-quot quot: ( x y -- ? ) -- elt )
64     #! Wirth's method, Algorithm's + Data structues = Programs p. 84
65     k seq bounds-check 2drop
66     0 :> i!
67     0 :> j!
68     0 :> l!
69     0 :> x!
70     seq length 1 - :> m!
71     [ l m < ]
72     [
73         k seq nth x!
74         l i!
75         m j!
76         [ i j <= ]
77         [
78             [ i seq nth-quot call x quot call ] [ i 1 + i! ] while
79             [ x j seq nth-quot call quot call ] [ j 1 - j! ] while
80             i j <= [
81                 i j seq exchange-quot call
82                 i 1 + i!
83                 j 1 - j!
84             ] when
85         ] do while
86
87         j k < [ i l! ] when
88         k i < [ j m! ] when
89     ] while
90     k seq nth ; inline
91
92 : (kth-object) ( seq k nth-quot exchange-quot quot: ( x y -- ? ) -- elt )
93     #! The algorithm modifiers seq, so we clone it
94     [ clone ] 4dip ((kth-object)) ; inline
95
96 : kth-object-unsafe ( seq k quot: ( x y -- ? ) -- elt )
97     [ [ nth-unsafe ] [ exchange-unsafe ] ] dip (kth-object) ; inline
98
99 : kth-objects-unsafe ( seq kths quot: ( x y -- ? ) -- elts )
100     [ clone ] 2dip
101     '[ [ nth-unsafe ] [ exchange-unsafe ]  _ ((kth-object)) ] with map ; inline
102
103 PRIVATE>
104
105 : kth-object ( seq k quot: ( x y -- ? ) -- elt )
106     [ [ nth ] [ exchange ] ] dip (kth-object) ; inline
107
108 : kth-objects ( seq kths quot: ( x y -- ? ) -- elts )
109     [ clone ] 2dip
110     '[ [ nth ] [ exchange ]  _ ((kth-object)) ] with map ; inline
111
112 : kth-smallests ( seq kths -- elts ) [ < ] kth-objects-unsafe ;
113
114 : kth-smallest ( seq k -- elt ) [ < ] kth-object-unsafe ;
115
116 : kth-largests ( seq kths -- elts ) [ > ] kth-objects-unsafe ;
117
118 : kth-largest ( seq k -- elt ) [ > ] kth-object-unsafe ;
119
120 : count-relative ( seq k -- lt eq gt )
121     [ 0 0 0 ] 2dip '[
122         _ <=> {
123             { +lt+ [ [ 1 + ] 2dip ] }
124             { +gt+ [ 1 + ] }
125             { +eq+ [ [ 1 + ] dip ] }
126         } case
127     ] each ;
128
129 : minmax-relative ( seq k -- lt eq gt lt-max gt-min )
130     [ 0 0 0 -1/0. 1/0. ] 2dip '[
131         dup _ <=> {
132             { +lt+ [ [ 1 + ] 5 ndip '[ _ max ] dip ] }
133             { +gt+ [ [ 1 + ] 3dip min ] }
134             { +eq+ [ [ 1 + ] 4dip drop ] }
135         } case
136     ] each ;
137
138 : lower-median-index ( seq -- n )    
139     [ midpoint@ ]
140     [ length odd? [ 1 - ] unless ] bi ;
141
142 : lower-median ( seq -- elt )
143     [ ] [ lower-median-index ] bi kth-smallest ;
144
145 : upper-median ( seq -- elt )
146     dup midpoint@ kth-smallest ;
147
148 : medians ( seq -- lower upper )
149     [ ]
150     [ [ lower-median-index ] [ midpoint@ ] bi 2array ]
151     bi kth-smallests first2 ;
152
153 : median ( seq -- x )
154     dup length odd? [ lower-median ] [ medians + 2 / ] if ;
155
156 ! quantile can be any n-tile. quartile is n = 4, percentile is n = 100
157 ! a,b,c,d parameters, N - number of samples, q is quantile (1/2 for median, 1/4 for 1st quartile)
158 ! http://mathworld.wolfram.com/Quantile.html
159 ! a + (N + b) q - 1
160 ! could subtract 1 from a
161
162 : quantile-x ( a b N q -- x )
163     [ + ] dip * + 1 - ; inline
164
165 ! 2+1/4 frac is 1/4
166 : frac ( x -- x' )
167     >fraction [ /mod nip ] keep / ; inline
168
169 :: quantile-indices ( seq qs a b c d -- seq )
170     qs [ [ a b seq length ] dip quantile-x ] map ;
171
172 :: qabcd ( y-floor y-ceiling x c d -- qabcd )
173     y-floor y-ceiling y-floor - c d x frac * + * + ;
174
175 :: quantile-abcd ( seq qs a b c d -- quantile )
176     seq qs a b c d quantile-indices :> indices
177     indices [ [ floor ] [ ceiling ] bi 2array ] map
178     concat :> index-pairs
179
180     seq index-pairs kth-smallests
181     2 group indices [ [ first2 ] dip c d qabcd ] 2map ;
182
183 : quantile1 ( seq qs -- seq' )
184     0 0 1 0 quantile-abcd ;
185
186 : quantile3 ( seq qs -- seq' )
187     1/2 0 0 0 quantile-abcd ;
188
189 : quantile4 ( seq qs -- seq' )
190     0 0 0 1 quantile-abcd ;
191
192 : quantile5 ( seq qs -- seq' )
193     1/2 0 0 1 quantile-abcd ;
194
195 : quantile6 ( seq qs -- seq' )
196     0 1 0 1 quantile-abcd ;
197
198 : quantile7 ( seq qs -- seq' )
199     1 -1 0 1 quantile-abcd ;
200
201 : quantile8 ( seq qs -- seq' )
202     1/3 1/3 0 1 quantile-abcd ;
203
204 : quantile9 ( seq qs -- seq' )
205     3/8 1/4 0 1 quantile-abcd ;
206
207 : quartile ( seq -- seq' )
208     { 1/4 1/2 3/4 } quantile5 ;
209
210 <PRIVATE
211
212 : (sequence>assoc) ( seq map-quot insert-quot assoc -- assoc )
213     [ swap curry compose each ] keep ; inline
214
215 : (sequence-index>assoc) ( seq map-quot insert-quot assoc -- assoc )
216     [ swap curry compose each-index ] keep ; inline
217
218 PRIVATE>
219
220 : sequence>assoc! ( assoc seq map-quot: ( x -- ..y ) insert-quot: ( ..y assoc -- ) -- assoc )
221     4 nrot (sequence>assoc) ; inline
222
223 : sequence>assoc ( seq map-quot insert-quot exemplar -- assoc )
224     clone (sequence>assoc) ; inline
225
226 : sequence-index>assoc ( seq map-quot insert-quot exemplar -- assoc )
227     clone (sequence-index>assoc) ; inline
228
229 : sequence-index>hashtable ( seq map-quot insert-quot -- hashtable )
230     H{ } sequence-index>assoc ; inline
231
232 : sequence>hashtable ( seq map-quot insert-quot -- hashtable )
233     H{ } sequence>assoc ; inline
234
235 : histogram! ( hashtable seq -- hashtable )
236     [ ] [ inc-at ] sequence>assoc! ;
237
238 : histogram-by ( seq quot: ( x -- bin ) -- hashtable )
239     [ inc-at ] sequence>hashtable ; inline
240
241 : histogram ( seq -- hashtable )
242     [ ] histogram-by ;
243
244 : sorted-histogram ( seq -- alist )
245     histogram sort-values ;
246
247 : normalized-histogram ( seq -- alist )
248     [ histogram ] [ length ] bi '[ _ / ] assoc-map ;
249
250 : collect-index-by ( ... seq quot: ( ... obj -- ... key ) -- ... hashtable )
251     [ dip swap ] curry [ push-at ] sequence-index>hashtable ; inline
252
253 : collect-by ( ... seq quot: ( ... obj -- ... key ) -- ... hashtable )
254     [ keep swap ] curry [ push-at ] sequence>hashtable ; inline
255
256 : equal-probabilities ( n -- array )
257     dup recip <array> ; inline
258
259 : mode ( seq -- x )
260     histogram >alist [ second ] supremum-by first ;
261
262 : minmax ( seq -- min max )
263     [ first dup ] keep [ [ min ] [ max ] bi-curry bi* ] each ;
264
265 : range ( seq -- x )
266     minmax swap - ;
267
268 : var-ddof ( seq n -- x )
269     2dup [ length ] dip - 0 <= [
270         2drop 0
271     ] [
272         [ [ sum-of-squared-errors ] [ length ] bi ] dip - /
273     ] if ; inline
274
275 : population-var ( seq -- x ) 0 var-ddof ; inline
276
277 : sample-var ( seq -- x ) 1 var-ddof ; inline
278
279 : std-ddof ( seq n -- x )
280     var-ddof sqrt ; inline
281
282 : population-std ( seq -- x ) 0 std-ddof ; inline
283
284 : sample-std ( seq -- x ) 1 std-ddof ; inline
285
286 ALIAS: std sample-std
287
288 : signal-to-noise ( seq -- x ) [ mean ] [ population-std ] bi / ;
289
290 : demean ( seq -- seq' ) dup mean v-n ;
291
292 : mean-dev ( seq -- x ) demean vabs mean ;
293
294 : demedian ( seq -- seq' ) dup median v-n ;
295
296 : median-dev ( seq -- x ) demedian vabs mean ;
297
298 : ste-ddof ( seq n -- x ) '[ _ std-ddof ] [ length ] bi sqrt / ;
299
300 : population-ste ( seq -- x ) 0 ste-ddof ;
301
302 : sample-ste ( seq -- x ) 1 ste-ddof ;
303
304 : ((r)) ( mean(x) mean(y) {x} {y} -- (r) )
305     ! finds sigma((xi-mean(x))(yi-mean(y))
306     0 [ [ [ pick ] dip swap - ] bi@ * + ] 2reduce 2nip ;
307
308 : (r) ( mean(x) mean(y) {x} {y} sx sy -- r )
309     * recip [ [ ((r)) ] keep length 1 - / ] dip * ;
310
311 : [r] ( {{x,y}...} -- mean(x) mean(y) {x} {y} sx sy )
312     first2 [ [ [ mean ] bi@ ] 2keep ] 2keep [ population-std ] bi@ ;
313
314 : r ( {{x,y}...} -- r )
315     [r] (r) ;
316
317 : r^2 ( {{x,y}...} -- r )
318     r sq ;
319
320 : least-squares ( {{x,y}...} -- alpha beta )
321     [r] { [ 2dup ] [ ] [ ] [ ] [ ] } spread
322     ! stack is mean(x) mean(y) mean(x) mean(y) {x} {y} sx sy
323     [ (r) ] 2keep ! stack is mean(x) mean(y) r sx sy
324     swap / * ! stack is mean(x) mean(y) beta
325     [ swapd * - ] keep ;
326
327 : cov-ddof ( {x} {y} ddof -- cov )
328     [ [ demean ] bi@ v* ] dip mean-ddof ;
329
330 : population-cov ( {x} {y} -- cov ) 0 cov-ddof ; inline
331
332 : sample-cov ( {x} {y} -- cov ) 1 cov-ddof ; inline
333
334 : corr-ddof ( {x} {y} n -- corr )
335     [ [ population-cov ] ] dip
336     '[ [ _ var-ddof ] bi@ * sqrt ] 2bi / ;
337
338 : population-corr ( {x} {y} -- corr ) 0 corr-ddof ; inline
339
340 : sample-corr ( {x} {y} -- corr ) 1 corr-ddof ; inline
341
342 : cum-map ( seq identity quot -- seq' )
343     swapd [ dup ] compose map nip ; inline
344
345 : cum-sum ( seq -- seq' )
346     0 [ + ] cum-map ;
347
348 : cum-sum0 ( seq -- seq' )
349     0 [ + ] accumulate nip ;
350
351 : cum-product ( seq -- seq' )
352     1 [ * ] cum-map ;
353     
354 : cum-mean ( seq -- seq' )
355     [ cum-sum ] [ length [1,b] ] bi [ / ] 2map ;    
356
357 : cum-count ( seq quot -- seq' )
358     [ 0 ] dip '[ _ call [ 1 + ] when ] cum-map ; inline
359
360 : cum-min ( seq -- seq' )
361     dup ?first [ min ] cum-map ;
362
363 : cum-max ( seq -- seq' )
364     dup ?first [ max ] cum-map ;
365
366 : entropy ( probabilities -- n )
367     dup sum '[ _ / dup log * ] map-sum neg ;
368
369 : maximum-entropy ( probabilities -- n )
370     length log ;
371
372 : normalized-entropy ( probabilities -- n )
373     [ entropy ] [ maximum-entropy ] bi / ;
374
375 : binary-entropy ( p -- h )
376     [ dup log * ] [ 1 swap - dup log * ] bi + neg 2 log / ;
377
378 : standardize ( u -- v )
379     [ demean ] [ sample-std ] bi [ v/n ] unless-zero ;
380
381 : standardize-2d ( u -- v )
382     flip [ standardize ] map flip ;
383
384 : differences ( u -- v )
385     [ rest-slice ] keep v- ;
386
387 : rescale ( u -- v )
388     dup minmax over - [ v-n ] [ v/n ] bi* ;
389
390 : rankings ( histogram -- assoc )
391     sort-keys 0 swap [ rot [ + ] keep swapd ] H{ } assoc-map-as nip ;
392
393 : rank-values ( seq -- seq' )
394     dup histogram rankings '[ _ at ] map ;
395
396 : z-score ( seq -- n )
397     [ demean ] [ sample-std ] bi v/n ;