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#ifndef CHI_SQ_HPP
#define CHI_SQ_HPP
#include <core/fitter.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
using std::cerr;using std::endl;
namespace opt_utilities
{
template<typename Ty,typename Tx,typename Tp,typename Ts,typename Tstr>
class chisq
:public statistic<Ty,Tx,Tp,Ts,Tstr>
{
private:
bool verb;
int n;
statistic<Ty,Tx,Tp,Ts,Tstr>* do_clone()const
{
// return const_cast<statistic<Ty,Tx,Tp>*>(this);
return new chisq<Ty,Tx,Tp,Ts,Tstr>(*this);
}
public:
void verbose(bool v)
{
verb=v;
}
public:
chisq()
:verb(false)
{}
Ts do_eval(const Tp& p)
{
Ts result(0);
for(int i=(this->datas()).size()-1;i>=0;--i)
{
Ty chi=(this->datas().get_data(i).get_y()-eval_model(this->datas().get_data(i).get_x(),p))/this->datas().get_data(i).get_y_upper_err();
result+=chi*chi;
}
if(verb)
{
n++;
if(n%10==0)
{
cerr<<result<<"\t";
for(size_t i=0;i<get_size(p);++i)
{
cerr<<get_element(p,i)<<",";
}
cerr<<endl;
}
}
return result;
}
};
#if 1
template<>
class chisq<double,double,std::vector<double>,double,std::string>
:public statistic<double,double,std::vector<double> ,double,std::string>
{
public:
typedef double Ty;
typedef double Tx;
typedef std::vector<double> Tp;
typedef double Ts;
typedef std::string Tstr;
private:
bool verb;
int n;
statistic<Ty,Tx,Tp,Ts,Tstr>* do_clone()const
{
// return const_cast<statistic<Ty,Tx,Tp>*>(this);
return new chisq<Ty,Tx,Tp,Ts,Tstr>(*this);
}
public:
void verbose(bool v)
{
verb=v;
}
public:
chisq()
:verb(false)
{}
Ty do_eval(const Tp& p)
{
Ty result(0);
for(int i=(this->datas()).size()-1;i>=0;--i)
{
#ifdef HAVE_X_ERROR
Tx x1=this->datas().get_data(i).get_x()-this->datas().get_data(i).get_x_lower_err();
Tx x2=this->datas().get_data(i).get_x()+this->datas().get_data(i).get_x_upper_err();
Tx x=this->datas().get_data(i).get_x()+this->datas().get_data(i).get_x();
Ty errx1=(eval_model(x1,p)-eval_model(x,p));
Ty errx2=(eval_model(x2,p)-eval_model(x,p));
//Ty errx=0;
#else
Ty errx1=0;
Ty errx2=0;
#endif
Ty y_model=eval_model(this->datas().get_data(i).get_x(),p);
Ty y_obs=this->datas().get_data(i).get_y();
Ty y_err;
Ty errx=0;
if(errx2>errx1)
{
errx=errx1>0?errx1:-errx1;
}
else
{
errx=errx2>0?errx2:-errx2;
}
if(y_model>y_obs)
{
y_err=this->datas().get_data(i).get_y_upper_err();
}
else
{
y_err=this->datas().get_data(i).get_y_lower_err();
}
Ty chi=(y_obs-y_model)/std::sqrt(y_err*y_err+errx*errx);
// Ty chi=(this->datas().get_data(i).get_y()-eval_model(this->datas().get_data(i).get_x(),p));
// cerr<<chi<<"\n";
result+=chi*chi;
//std::cerr<<chi<<std::endl;
//cerr<<eval_model(this->datas()[i].x,p)<<endl;
//cerr<<this->datas()[i].y_upper_err<<endl;
// cerr<<this->datas()[i].x<<"\t"<<this->datas()[i].y<<"\t"<<eval_model(this->datas()[i].x,p)<<endl;
}
if(verb)
{
n++;
if(n%10==0)
{
cerr<<result<<"\t";
for(int i=0;i<(int)get_size(p);++i)
{
cerr<<get_element(p,i)<<",";
}
cerr<<endl;
}
}
return result;
}
};
#endif
}
#endif
//EOF
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