    001/*
    002 * Copyright (c) 2009 The openGion Project.
    003 *
    004 * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
    005 * you may not use this file except in compliance with the License.
    006 * You may obtain a copy of the License at
    007 *
    008 *     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
    009 *
    010 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
    011 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
    012 * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND,
    013 * either express or implied. See the License for the specific language
    014 * governing permissions and limitations under the License.
    015 */
    016package org.opengion.plugin.table;
    017
    018import java.util.List;
    019import java.util.ArrayList;
    020import java.math.BigDecimal;                            // 6.9.2.0 (2018/03/05)
    021import java.math.RoundingMode;                          // 6.9.2.0 (2018/03/05)
    022
    023/**
    024 * StandardDeviation は、登録されたデータから、標準偏差等の値を求めます。
    025 *
    026 * このﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑは、０データを無視する特殊な計算をしています。
    027 * これは、成形条件ﾐﾄﾞﾙｳｴｱが、０をﾃﾞｰﾀなしとして扱っているためです。
    028 * よって、一般的な標準偏差等の値を求めることは出来ません。
    029 *
    030 * ここではデータを追加していき、取り出すときに、計算した値を文字列配列で返します。
    031 * 作成するカラムは、CNT,SUM,AVG,(STDEVS or STDEVP),COEFF,M3S,M2S,M1S,M0S,P0S,P1S,P2S,P3S です。
    032 *
    033 * CNT(個数),SUM(合計),AVG(平均),
    034 * STDEVS(標本標準偏差:n-1) または、STDEVP(母標準偏差:n) を、useDEVP(trueで、母標準偏差) で選択します。
    035 * COEFF(変動係数) は、標準偏差(σ)を算術平均で、割ったものの百分率
    036 * M3S(～-3σ),M2S(-3σ～-2σ),M1S(-2σ～-σ),M0S(-σ～0),P0S(0～σ),P1S(σ～2σ),P2S(2σ～3σ),P3S(3σ～)
    037 * FILTERは、1:(-2σ～-σ or σ～2σ) , 2:(-3σ～-2σ or 2σ～3σ) , 3:(～-3σ or 3σ～) のみピックアップします。
    038 * 初期値の 0 は、フィルターなしです。
    039 *
    040 * 6.9.9.2 (2018/09/18)
    041 *   COEFF(変動係数)の最小値でフィルターするためのｷｰﾜｰﾄﾞ MIN_CV を追加します。
    042 *   これは、単位(%)で、指定の値以下の変動係数のﾚｺｰﾄﾞを出力しません。
    043 *
    044 * @og.rev 6.7.7.0 (2017/03/31) 新規追加
    045 * @og.rev 6.9.3.0 (2018/03/26) 標本標準偏差と母標準偏差は、一つだけにし、変動係数を追加します。
    046 *
    047 * @version  6.7.7  2017/03/31
    048 * @author   Kazuhiko Hasegawa
    049 * @since    JDK1.8,
    050 */
    051class StandardDeviation {
    052        // * このプログラムのVERSION文字列を設定します。 {@value} */
    053        private static final String VERSION = "7.3.0.0 (2021/01/06)" ;
    054
    055        // 7.3.0.0 (2021/01/06) SpotBugs:null ではなく長さが0の配列を返すことを検討する
    056        private static final String[] ZERO_ARY = new String[0];         // null ではなく長さが0の配列を返すことを検討する
    057
    058//      public  static final String[] ADD_CLMS = new String[] { "CNT","SUM","AVG","STDEVS","STDEVP","M3S","M2S","M1S","M0S","P0S","P1S","P2S","P3S" };
    059        /** 追加カラム列 */
    060        public  static final String[] ADD_CLMS = new String[] { "CNT","SUM","AVG","STDEV","COEFF","M3S","M2S","M1S","M0S","P0S","P1S","P2S","P3S" };    // 6.9.3.0 (2018/03/26)
    061        private static final int      HIST_SU  = 8;             // "M3S","M2S","M1S","M0S","P0S","P1S","P2S","P3S" の個数
    062
    063        private final List<Double> data = new ArrayList<>();
    064
    065        private final int               ftype   ;       // フィルタータイプ(0,1,2,3)
    066        private final boolean   useDEVP ;       // 初期値が、"P" (母標準偏差)
    067        private final String    format  ;       // 初期値が、"%.3f"
    068        private final double    minCV   ;       // 6.9.9.2 (2018/09/18) COEFF(変動係数)の最小値でフィルターする
    069
    070        private double sum ;
    071        private double pow ;                            // 6.9.2.0 (2018/03/05) 分散の計算方法を変更
    072
    073        /**
    074         * 各種条件を指定した標準偏差計算用のインスタンスを作成します。
    075         *
    076         * @og.rev 6.7.7.0 (2017/03/31) 新規追加。
    077         * @og.rev 6.9.9.2 (2018/09/18) COEFF(変動係数)の最小値でフィルターするためのｷｰﾜｰﾄﾞ MIN_CV を追加。
    078         *
    079         * @param ftype         フィルタータイプ(0,1,2,3)
    080         * @param useDEVP       初期値が、"P" (母標準偏差)
    081         * @param format        初期値が、"%.3f"
    082         * @param minCV         変動係数の最小値(%)
    083         */
    084//      public StandardDeviation( final int ftype , final boolean useDEVP , final String format ) {
    085        public StandardDeviation( final int ftype , final boolean useDEVP , final String format , final String minCV ) {
    086                this.ftype      = ftype;
    087                this.useDEVP= useDEVP;
    088                this.format     = format;
    089                this.minCV      = parseDouble( minCV );         // 6.9.9.2 (2018/09/18) COEFF(変動係数)の最小値でフィルターする
    090        }
    091
    092        /**
    093         * 内部情報を、初期化します。
    094         *
    095         * @og.rev 6.7.7.0 (2017/03/31) 新規追加。
    096         *
    097         */
    098        public void clear() {
    099                data.clear();
    100                sum = 0d;
    101                pow = 0d;
    102        }
    103
    104        /**
    105         * データを追加します。
    106         *
    107         * 引数の文字列を、double に変換して使用します。
    108         * 変換できない場合は、エラーにはなりませんが、警告を出します。
    109         * ただし、値が、0.0 の場合は、対象外にします。
    110         *
    111         * @og.rev 6.7.7.0 (2017/03/31) 新規追加。
    112         * @og.rev 6.9.2.0 (2018/03/05) 分散の計算方法を変更
    113         *
    114         * @param strVal        データ
    115         */
    116        public void addData( final String strVal ) {
    117                final double val = parseDouble( strVal );
    118                if( val != 0d ) {
    119                        data.add( val );
    120                        sum += val;
    121                        pow += val * val ;              // 6.9.2.0 (2018/03/05)
    122                }
    123        }
    124
    125        /**
    126         * データから計算した結果を、文字列に変換して、返します。
    127         *
    128         * 標準偏差の式を
    129         *    σ＝sqrt(Σ(Xi - Xave)^2 / n)
    130         * から
    131         *    σ＝sqrt(Σ(Xi^2) / n - Xave^2))
    132         * に変形します。
    133         * 参考：http://imagingsolution.blog107.fc2.com/blog-entry-62.html
    134         *
    135         * @og.rev 6.7.7.0 (2017/03/31) 新規追加。
    136         * @og.rev 6.9.2.0 (2018/03/05) 分散の計算方法を変更
    137         * @og.rev 6.9.3.0 (2018/03/26) 標本標準偏差と母標準偏差は、一つだけにし、変動係数を追加します。
    138         * @og.rev 6.9.9.2 (2018/09/18) COEFF(変動係数)の最小値でフィルターするためのｷｰﾜｰﾄﾞ MIN_CV を追加。
    139         * @og.rev 7.3.0.0 (2021/01/06) SpotBugs:null ではなく長さが0の配列を返すことを検討する
    140         *
    141         * @return データから計算した結果(無い場合は、長さゼロの配列)
    142         * @og.rtnNotNull
    143         */
    144        public String[] getData() {
    145                final int cnt = data.size();
    146//              if( cnt == 0 ) { return null; }
    147                if( cnt == 0 ) { return ZERO_ARY; }             // 7.3.0.0 (2021/01/06)
    148
    149                final double avg = sum/cnt;                             // 平均
    150        //      double sa1 = 0d;
    151
    152        //      // 標準偏差の計算のために一度回す
    153        //      for( final double val : data ) {
    154        //              sa1 += Math.pow( val - avg , 2 ) ;
    155        //      }
    156
    157        //      final double stdevs = cnt==1 ? 0d : Math.sqrt( sa1/(cnt-1) );           // 母集団の標本の標準偏差(標本標準偏差)
    158        //      final double stdevp = Math.sqrt( sa1/cnt );                                                     // 母集団全ての標準偏差(母標準偏差)
    159
    160                // 6.9.2.0 (2018/03/05) 分散の計算方法を変更
    161                final double vari = Math.abs( pow/cnt - avg * avg );                                    // マイナスはありえない（計算誤差）
    162                // 6.9.3.0 (2018/03/26) 標本標準偏差と母標準偏差は、一つだけにし、変動係数を追加します。
    163//              final double stdevp = Math.sqrt( vari );                                                                // 母集団全ての標準偏差(母標準偏差)
    164//              final double stdevs = cnt==1 ? 0d : Math.sqrt( vari * cnt / (cnt-1) );  // 誤差があるので、掛け算してから、SQRTします。
    165                final double stdev  = useDEVP ? Math.sqrt( vari )
    166                                                                          : cnt==1 ? 0d : Math.sqrt( vari * cnt / (cnt-1) );
    167
    168                // 6.9.3.0 (2018/03/26) 変動係数(標準偏差/平均 の百分率)
    169                final double coeff = stdev / avg * 100 ;
    170
    171                // 6.9.9.2 (2018/09/18) COEFF(変動係数)の最小値でフィルターするためのｷｰﾜｰﾄﾞ MIN_CV を追加。
    172//              if( coeff < minCV ) { return null; }            // minCV より小さい場合は、null(ﾚｺｰﾄﾞを追加しない)
    173                if( coeff < minCV ) { return ZERO_ARY; }        // minCV より小さい場合は、null(ﾚｺｰﾄﾞを追加しない)
    174
    175                // 6.9.2.0 (2018/03/05) 毎回計算ではなく固定値を使用します。
    176//              final double sa2 = useDEVP ? stdevp : stdevs ;                                          // useDEVP == true の場合、母標準偏差 を使用します。
    177//              final double SA1 = halfUp( useDEVP ? stdevp : stdevs ) ;                        // useDEVP == true の場合、母標準偏差 を使用します。
    178                final double SA1 = halfUp( stdev ) ;                                                            // useDEVP == true の場合、母標準偏差 を使用します。
    179                final double SA2 = SA1 * 2 ;                                                                            // 2σ
    180                final double SA3 = SA1 * 3 ;                                                                            // 3σ
    181
    182                // 確率分布の合計グラフを作成するためにもう一度回す
    183                final int[] dtCnt = new int[HIST_SU];
    184                for( final double val : data ) {
    185                        final double val2 = halfUp( val - avg );
    186
    187                        // 6.9.2.0 (2018/03/05) 毎回計算ではなく固定値を使用します。
    188//                      if(        0.0d == val2 || cnt == 1      ) { dtCnt[4]++ ; }             //   0  ･･･データが１件の場合
    189//                      else if(                   val2 < -sa2*3 ) { dtCnt[0]++ ; }             // -3σ＜
    190//                      else if( -sa2*3 <= val2 && val2 < -sa2*2 ) { dtCnt[1]++ ; }             // -2σ＜
    191//                      else if( -sa2*2 <= val2 && val2 < -sa2*1 ) { dtCnt[2]++ ; }             // -1σ＜
    192//                      else if( -sa2*1 <= val2 && val2 <  0.0d  ) { dtCnt[3]++ ; }             //   0＜
    193//                      else if(   0.0d <= val2 && val2 <  sa2*1 ) { dtCnt[4]++ ; }             //   0≦
    194//                      else if(  sa2*1 <= val2 && val2 <  sa2*2 ) { dtCnt[5]++ ; }             //  1σ≦
    195//                      else if(  sa2*2 <= val2 && val2 <  sa2*3 ) { dtCnt[6]++ ; }             //  2σ≦
    196//                      else if(  sa2*3 <= val2                  ) { dtCnt[7]++ ; }             //  3σ≦
    197
    198                        // 標準偏差等が０に近い場合の誤差を考慮して、比較順を変更します。
    199                        if( cnt == 1 || 0d == val2 || 0d == SA1 ) { dtCnt[4]++ ; }              //   0  ･･･データが１件、平均との差がゼロ、標準偏差がゼロ
    200                        else if(  0d  <= val2 && val2 <  SA1  ) { dtCnt[4]++ ; }                //   0≦
    201                        else if( -0d  == val2                 ) { dtCnt[3]++ ; }                //   0＜ 平均との差がマイナスゼロの場合
    202                        else if( -SA1 <= val2 && val2 <  0d   ) { dtCnt[3]++ ; }                //   0＜
    203                        else if(  SA1 <= val2 && val2 <  SA2  ) { dtCnt[5]++ ; }                //  1σ≦
    204                        else if( -SA2 <= val2 && val2 < -SA1  ) { dtCnt[2]++ ; }                // -1σ＜
    205                        else if(  SA2 <= val2 && val2 <  SA3  ) { dtCnt[6]++ ; }                //  2σ≦
    206                        else if( -SA3 <= val2 && val2 < -SA2  ) { dtCnt[1]++ ; }                // -2σ＜
    207                        else if(  SA3 <= val2                 ) { dtCnt[7]++ ; }                //  3σ≦
    208                        else if(                 val2 < -SA3  ) { dtCnt[0]++ ; }                // -3σ＜
    209                }
    210
    211                // 6.7.2.0 (2017/01/16) FILTERパラメータ追加。
    212                // ここで、フィルター処理を行います。
    213                final boolean useValue ;
    214                switch( ftype ) {
    215                        case 1  : useValue = ( dtCnt[0] + dtCnt[1] + dtCnt[2] + dtCnt[5] + dtCnt[6] + dtCnt[7] ) > 0 ; break ;
    216                        case 2  : useValue = ( dtCnt[0] + dtCnt[1] +                       dtCnt[6] + dtCnt[7] ) > 0 ; break ;
    217                        case 3  : useValue = ( dtCnt[0] +                                             dtCnt[7] ) > 0 ; break ;
    218                        default : useValue = true ; break;
    219                }
    220
    221                if( useValue ) {
    222                        final String[] vals = new String[ADD_CLMS.length];      // CNT,SUM,AVG,STDEVS,STDEVP,M3S,M2S,M1S,M0S,P0S,P1S,P2S,P3S の個数
    223
    224                        vals[0]  = String.valueOf( cnt );                               // CNT
    225                        vals[1]  = String.format( format , sum );               // SUM
    226                        vals[2]  = String.format( format , avg );               // AVG
    227                        // 6.9.3.0 (2018/03/26) 標本標準偏差と母標準偏差は、一つだけにし、変動係数を追加します。
    228//                      vals[3]  = String.format( format , stdevs );    // STDEVS(標本標準偏差)
    229//                      vals[4]  = String.format( format , stdevp );    // STDEVP(母標準偏差)
    230                        vals[3]  = String.format( format , stdev );             // useDEVP=true で、STDEVP(母標準偏差) , false で、STDEVS(標本標準偏差)
    231                        vals[4]  = String.format( "%.2f" , coeff );             // 6.9.3.0 (2018/03/26) 変動係数は、小数第二位で四捨五入します。
    232                        vals[5]  = String.valueOf( dtCnt[0] );                  // M3S
    233                        vals[6]  = String.valueOf( dtCnt[1] );                  // M2S
    234                        vals[7]  = String.valueOf( dtCnt[2] );                  // M1S
    235                        vals[8]  = String.valueOf( dtCnt[3] );                  // M0S
    236                        vals[9]  = String.valueOf( dtCnt[4] );                  // P0S
    237                        vals[10] = String.valueOf( dtCnt[5] );                  // P1S
    238                        vals[11] = String.valueOf( dtCnt[6] );                  // P2S
    239                        vals[12] = String.valueOf( dtCnt[7] );                  // P3S
    240
    241                        return vals;
    242                }
    243//              return null;
    244                return ZERO_ARY;                // 7.3.0.0 (2021/01/06)
    245        }
    246
    247        /**
    248         * 引数の文字列を、double に変換して返します。
    249         *
    250         * 処理が止まらないように、null や、変換ミスの場合は、ゼロを返します。
    251         *
    252         * @param       val     変換する元の文字列
    253         *
    254         * @return      変換後のdouble
    255         * @og.rtnNotNull
    256         */
    257        private double parseDouble( final String val ) {
    258                double rtn = 0.0d;
    259                if( val != null && !val.trim().isEmpty() ) {
    260                        try {
    261                                rtn = Double.parseDouble( val.trim() );
    262                        }
    263                        catch( final NumberFormatException ex ) {
    264                                final String errMsg = "文字列を数値に変換できません。val=[" + val + "]" + ex.getMessage();
    265                                System.out.println( errMsg );
    266                        }
    267                }
    268
    269                return rtn ;
    270        }
    271
    272        /**
    273         * 引数のdoubleを、少数点３桁で、四捨五入(HALF_UP)します。
    274         *
    275         * 長い処理式を、短くすることが目的のメソッドです。
    276         *
    277         * @param       val     変換する元のdouble
    278         *
    279         * @return      変換後のdouble
    280         * @og.rtnNotNull
    281         */
    282        private double halfUp( final double val ) {
    283                return BigDecimal.valueOf( val ).setScale( 3 , RoundingMode.HALF_UP ).doubleValue();
    284        }
    285}