forester/java/src/org/forester/util/BasicDescriptiveStatistics.java

   1 // $Id:
   2 // $
   3 //
   4 // FORESTER -- software libraries and applications
   5 // for evolutionary biology research and applications.
   6 //
   7 // Copyright (C) 2008-2009 Christian M. Zmasek
   8 // Copyright (C) 2008-2009 Burnham Institute for Medical Research
   9 // All rights reserved
  10 //
  11 // This library is free software; you can redistribute it and/or
  12 // modify it under the terms of the GNU Lesser General Public
  13 // License as published by the Free Software Foundation; either
  14 // version 2.1 of the License, or (at your option) any later version.
  15 //
  16 // This library is distributed in the hope that it will be useful,
  17 // but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  18 // MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the GNU
  19 // Lesser General Public License for more details.
  20 //
  21 // You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
  22 // License along with this library; if not, write to the Free Software
  23 // Foundation, Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA 02110-1301, USA
  24 //
  25 // Contact: phylosoft @ gmail . com
  26 // WWW: www.phylosoft.org/forester
  27
  28 package org.forester.util;
  29
  30 import java.util.ArrayList;
  31 import java.util.Arrays;
  32 import java.util.List;
  33
  34 public class BasicDescriptiveStatistics implements DescriptiveStatistics {
  35
  36     private List<Double> _data;
  37     private double       _sum;
  38     private double       _min;
  39     private double       _max;
  40     private double       _sigma;
  41     private boolean      _recalc_sigma;
  42     private String       _desc;
  43
  44     public BasicDescriptiveStatistics() {
  45         init();
  46     }
  47
  48     public BasicDescriptiveStatistics( final String desc ) {
  49         init();
  50         setDescription( desc );
  51     }
  52
  53     /* (non-Javadoc)
  54      * @see org.forester.util.DescriptiveStatisticsI#addValue(double)
  55      */
  56     @Override
  57     public void addValue( final double d ) {
  58         _recalc_sigma = true;
  59         _sum += d;
  60         _data.add( new Double( d ) );
  61         if ( d < _min ) {
  62             _min = d;
  63         }
  64         if ( d > _max ) {
  65             _max = d;
  66         }
  67     }
  68
  69     /* (non-Javadoc)
  70      * @see org.forester.util.DescriptiveStatisticsI#arithmeticMean()
  71      */
  72     @Override
  73     public double arithmeticMean() {
  74         validate();
  75         return getSum() / getN();
  76     }
  77
  78     /* (non-Javadoc)
  79      * @see org.forester.util.DescriptiveStatisticsI#asSummary()
  80      */
  81     @Override
  82     public String asSummary() {
  83         if ( getN() > 1 ) {
  84             return arithmeticMean() + DescriptiveStatistics.PLUS_MINUS + sampleStandardDeviation() + " [" + getMin()
  85                     + "..." + getMax() + "]";
  86         }
  87         else {
  88             return "" + arithmeticMean();
  89         }
  90     }
  91
  92     /* (non-Javadoc)
  93      * @see org.forester.util.DescriptiveStatisticsI#coefficientOfVariation()
  94      */
  95     @Override
  96     public double coefficientOfVariation() {
  97         validate();
  98         return ( sampleStandardDeviation() / arithmeticMean() );
  99     }
 100
 101     /* (non-Javadoc)
 102      * @see org.forester.util.DescriptiveStatisticsI#getDataAsDoubleArray()
 103      */
 104     @Override
 105     public double[] getDataAsDoubleArray() {
 106         validate();
 107         final double[] data_array = new double[ getN() ];
 108         for( int i = 0; i < getN(); ++i ) {
 109             data_array[ i ] = getValue( i );
 110         }
 111         return data_array;
 112     }
 113
 114     /* (non-Javadoc)
 115      * @see org.forester.util.DescriptiveStatisticsI#getMax()
 116      */
 117     @Override
 118     public double getMax() {
 119         validate();
 120         return _max;
 121     }
 122
 123     /* (non-Javadoc)
 124      * @see org.forester.util.DescriptiveStatisticsI#getMin()
 125      */
 126     @Override
 127     public double getMin() {
 128         validate();
 129         return _min;
 130     }
 131
 132     /* (non-Javadoc)
 133      * @see org.forester.util.DescriptiveStatisticsI#getN()
 134      */
 135     @Override
 136     public int getN() {
 137         return _data.size();
 138     }
 139
 140     /* (non-Javadoc)
 141      * @see org.forester.util.DescriptiveStatisticsI#getSum()
 142      */
 143     @Override
 144     public double getSum() {
 145         validate();
 146         return _sum;
 147     }
 148
 149     @Override
 150     public String getSummaryAsString() {
 151         validate();
 152         final double mean = arithmeticMean();
 153         final double sd = sampleStandardDeviation();
 154         return "" + mean + ( ( char ) 177 ) + sd + " [" + getMin() + "..." + getMax() + "]";
 155     }
 156
 157     @Override
 158     public double getValue( final int index ) {
 159         validate();
 160         return ( ( ( _data.get( index ) ) ).doubleValue() );
 161     }
 162
 163     private void init() {
 164         _data = new ArrayList<Double>();
 165         _sum = 0.0;
 166         _min = Double.MAX_VALUE;
 167         _max = -Double.MAX_VALUE;
 168         _sigma = 0.0;
 169         _recalc_sigma = true;
 170         _desc = "";
 171     }
 172
 173     /* (non-Javadoc)
 174      * @see org.forester.util.DescriptiveStatisticsI#median()
 175      */
 176     @Override
 177     public double median() {
 178         validate();
 179         double median = 0.0;
 180         if ( getN() == 1 ) {
 181             median = getValue( 0 );
 182         }
 183         else {
 184             final int index = ( getN() / 2 );
 185             final double[] data_array = getDataAsDoubleArray();
 186             Arrays.sort( data_array );
 187             if ( ( ( data_array.length ) % 2 ) == 0 ) {
 188                 // even number of data values
 189                 median = ( data_array[ index - 1 ] + data_array[ index ] ) / 2.0;
 190             }
 191             else {
 192                 median = data_array[ index ];
 193             }
 194         }
 195         return median;
 196     }
 197
 198     /* (non-Javadoc)
 199      * @see org.forester.util.DescriptiveStatisticsI#midrange()
 200      */
 201     @Override
 202     public double midrange() {
 203         validate();
 204         return ( _min + _max ) / 2.0;
 205     }
 206
 207     /* (non-Javadoc)
 208      * @see org.forester.util.DescriptiveStatisticsI#pearsonianSkewness()
 209      */
 210     @Override
 211     public double pearsonianSkewness() {
 212         validate();
 213         final double mean = arithmeticMean();
 214         final double median = median();
 215         final double sd = sampleStandardDeviation();
 216         return ( ( 3 * ( mean - median ) ) / sd );
 217     }
 218
 219     /* (non-Javadoc)
 220      * @see org.forester.util.DescriptiveStatisticsI#sampleStandardDeviation()
 221      */
 222     @Override
 223     public double sampleStandardDeviation() {
 224         return Math.sqrt( sampleVariance() );
 225     }
 226
 227     /* (non-Javadoc)
 228      * @see org.forester.util.DescriptiveStatisticsI#sampleStandardUnit(double)
 229      */
 230     @Override
 231     public double sampleStandardUnit( final double value ) {
 232         validate();
 233         return BasicDescriptiveStatistics.sampleStandardUnit( value, arithmeticMean(), sampleStandardDeviation() );
 234     }
 235
 236     /* (non-Javadoc)
 237      * @see org.forester.util.DescriptiveStatisticsI#sampleVariance()
 238      */
 239     @Override
 240     public double sampleVariance() {
 241         validate();
 242         if ( getN() < 2 ) {
 243             throw new ArithmeticException( "attempt to calculate sample variance for less then two values" );
 244         }
 245         return ( sumDeviations() / ( getN() - 1 ) );
 246     }
 247
 248     /* (non-Javadoc)
 249      * @see org.forester.util.DescriptiveStatisticsI#standardErrorOfMean()
 250      */
 251     @Override
 252     public double standardErrorOfMean() {
 253         validate();
 254         return ( sampleStandardDeviation() / Math.sqrt( getN() ) );
 255     }
 256
 257     /* (non-Javadoc)
 258      * @see org.forester.util.DescriptiveStatisticsI#sumDeviations()
 259      */
 260     @Override
 261     public double sumDeviations() {
 262         validate();
 263         if ( _recalc_sigma ) {
 264             _recalc_sigma = false;
 265             _sigma = 0.0;
 266             final double mean = arithmeticMean();
 267             for( int i = 0; i < getN(); ++i ) {
 268                 _sigma += Math.pow( ( getValue( i ) - mean ), 2 );
 269             }
 270         }
 271         return _sigma;
 272     }
 273
 274     /* (non-Javadoc)
 275      * @see org.forester.util.DescriptiveStatisticsI#toString()
 276      */
 277     @Override
 278     public String toString() {
 279         if ( getN() < 1 ) {
 280             return "empty data set statistics";
 281         }
 282         final StringBuffer sb = new StringBuffer();
 283         sb.append( "Descriptive statistics:" );
 284         sb.append( ForesterUtil.getLineSeparator() );
 285         sb.append( "n                       : " + getN() );
 286         if ( getN() > 1 ) {
 287             sb.append( ForesterUtil.getLineSeparator() );
 288             sb.append( "min                     : " + getMin() );
 289             sb.append( ForesterUtil.getLineSeparator() );
 290             sb.append( "max                     : " + getMax() );
 291             sb.append( ForesterUtil.getLineSeparator() );
 292             sb.append( "midrange                : " + midrange() );
 293             sb.append( ForesterUtil.getLineSeparator() );
 294             sb.append( "median                  : " + median() );
 295             sb.append( ForesterUtil.getLineSeparator() );
 296             sb.append( "mean                    : " + arithmeticMean() );
 297             sb.append( ForesterUtil.getLineSeparator() );
 298             sb.append( "sd                      : " + sampleStandardDeviation() );
 299             sb.append( ForesterUtil.getLineSeparator() );
 300             sb.append( "variance                : " + sampleVariance() );
 301             sb.append( ForesterUtil.getLineSeparator() );
 302             sb.append( "standard error of mean  : " + standardErrorOfMean() );
 303             sb.append( ForesterUtil.getLineSeparator() );
 304             sb.append( "coefficient of variation: " + coefficientOfVariation() );
 305             sb.append( ForesterUtil.getLineSeparator() );
 306             sb.append( "pearsonian skewness     : " + pearsonianSkewness() );
 307         }
 308         return sb.toString();
 309     }
 310
 311     private void validate() throws ArithmeticException {
 312         if ( getN() < 1 ) {
 313             throw new ArithmeticException( "attempt to get a result from empty data set statistics" );
 314         }
 315     }
 316
 317     public static int[] performBinning( final double[] values,
 318                                         final double min,
 319                                         final double max,
 320                                         final int number_of_bins ) {
 321         if ( min >= max ) {
 322             throw new IllegalArgumentException( "min [" + min + "] is larger than or equal to max [" + max + "]" );
 323         }
 324         if ( number_of_bins < 3 ) {
 325             throw new IllegalArgumentException( "number of bins is smaller than 3" );
 326         }
 327         final int[] bins = new int[ number_of_bins ];
 328         final double binning_factor = number_of_bins / ( max - min );
 329         final int last_index = number_of_bins - 1;
 330         for( final double d : values ) {
 331             if ( !( ( d > max ) || ( d < min ) ) ) {
 332                 final int bin = ( int ) ( ( d - min ) * binning_factor );
 333                 if ( bin > last_index ) {
 334                     ++bins[ last_index ];
 335                 }
 336                 else {
 337                     ++bins[ bin ];
 338                 }
 339             }
 340         }
 341         return bins;
 342     }
 343
 344     /**
 345      * Computes the sample standard unit (z-score). Used to compute 'value' in
 346      * terms of standard units. Note that 'value', 'mean' and 'sd' must be all
 347      * from the same sample data.
 348      *
 349      * @param value
 350      *            a double in the sample for which
 351      * @param mean
 352      *            the mean of the sample.
 353      * @param sd
 354      *            The standard deviation of the sample.
 355      * @return 'value' in terms of standard units
 356      */
 357     public static double sampleStandardUnit( final double value, final double mean, final double sd ) {
 358         return ( value - mean ) / sd;
 359     }
 360
 361     @Override
 362     public List<Double> getData() {
 363         return _data;
 364     }
 365
 366     @Override
 367     public void setDescription( final String desc ) {
 368         _desc = desc;
 369     }
 370
 371     @Override
 372     public String getDescription() {
 373         return _desc;
 374     }
 375 }