t/Fit.t

   1 package Math::GSL::Fit::Test;
   2 use base q{Test::Class};
   3 use Test::More tests => 23;
   4 use Test::Exception;
   5 use Math::GSL        qw/:all/;
   6 use Math::GSL::Test  qw/:all/;
   7 use Math::GSL::Fit   qw/:all/;
   8 use Math::GSL::Errno qw/:all/;
   9 use Data::Dumper;
  10 use strict;
  11
  12 sub make_fixture : Test(setup) {
  13 }
  14
  15 sub teardown : Test(teardown) {
  16 }
  17
  18 sub FIT_LINEAR_DIES : Tests {
  19  dies_ok( sub { gsl_fit_linear(0,0,0,0) } );
  20 }
  21
  22 sub GSL_FIT_LINEAR : Tests {
  23  my @norris_x = (0.2, 337.4, 118.2, 884.6, 10.1, 226.5, 666.3, 996.3,
  24                         448.6, 777.0, 558.2, 0.4, 0.6, 775.5, 666.9, 338.0,
  25                         447.5, 11.6, 556.0, 228.1, 995.8, 887.6, 120.2, 0.3,
  26                         0.3, 556.8, 339.1, 887.2, 999.0, 779.0, 11.1, 118.3,
  27                         229.2, 669.1, 448.9, 0.5 ) ;
  28     my @norris_y = ( 0.1, 338.8, 118.1, 888.0, 9.2, 228.1, 668.5, 998.5,
  29                         449.1, 778.9, 559.2, 0.3, 0.1, 778.1, 668.8, 339.3,
  30                         448.9, 10.8, 557.7, 228.3, 998.0, 888.8, 119.6, 0.3,
  31                         0.6, 557.6, 339.3, 888.0, 998.5, 778.9, 10.2, 117.6,
  32                         228.9, 668.4, 449.2, 0.2);
  33
  34     my ($xstride, $wstride, $ystride )= (2,3,5);
  35     my ($x, $w, $y);
  36     for my $i (0 .. 175)
  37     {
  38         $x->[$i] = $w->[$i] = $y->[$i] = 0;
  39     }
  40
  41     for my $i (0 .. 35)
  42     {
  43         $x->[$i*$xstride] = $norris_x[$i];
  44         $w->[$i*$wstride] = 1.0;
  45         $y->[$i*$ystride] = $norris_y[$i];
  46     }
  47     my ($status, @results) = gsl_fit_linear($x, $xstride, $y, $ystride, 36);
  48 # this way of writing the arrays works but it complains
  49 # about a lot of unitialized entries even with the stride correctly set,
  50 # is there any way to bypass this without having to initialize every element of the array like I do?
  51
  52     ok_status( $status);
  53     ok(is_similar_relative($results[0], -0.262323073774029, 10**-10));
  54     ok(is_similar_relative($results[1], 1.00211681802045, 1e-10));
  55     ok(is_similar_relative($results[2], 0.232818234301152**2.0, 1e-10));
  56     ok(is_similar_relative($results[3], -7.74327536339570e-05, 1e-10));
  57     ok(is_similar_relative($results[4], 0.429796848199937E-03**2, 1e-10));
  58     ok(is_similar_relative($results[5], 26.6173985294224, 1e-10));
  59 }
  60 sub GSL_FIT_WLINEAR : Tests {
  61    my @norris_x = (0.2, 337.4, 118.2, 884.6, 10.1, 226.5, 666.3, 996.3,
  62                         448.6, 777.0, 558.2, 0.4, 0.6, 775.5, 666.9, 338.0,
  63                         447.5, 11.6, 556.0, 228.1, 995.8, 887.6, 120.2, 0.3,
  64                         0.3, 556.8, 339.1, 887.2, 999.0, 779.0, 11.1, 118.3,
  65                         229.2, 669.1, 448.9, 0.5 ) ;
  66     my @norris_y = ( 0.1, 338.8, 118.1, 888.0, 9.2, 228.1, 668.5, 998.5,
  67                         449.1, 778.9, 559.2, 0.3, 0.1, 778.1, 668.8, 339.3,
  68                         448.9, 10.8, 557.7, 228.3, 998.0, 888.8, 119.6, 0.3,
  69                         0.6, 557.6, 339.3, 888.0, 998.5, 778.9, 10.2, 117.6,
  70                         228.9, 668.4, 449.2, 0.2);
  71     my $xstride = 2;
  72     my $wstride = 3;
  73     my $ystride = 5;
  74     my ($x, $w, $y);
  75     for my $i (0 .. 175)
  76     {
  77         $x->[$i] = 0;
  78         $w->[$i] = 0;
  79         $y->[$i] = 0;
  80     }
  81
  82     for my $i (0 .. 35)
  83     {
  84         $x->[$i*$xstride] = $norris_x[$i];
  85         $w->[$i*$wstride] = 1.0;
  86         $y->[$i*$ystride] = $norris_y[$i];
  87     }
  88
  89     my $expected_c0 = -0.262323073774029;
  90     my $expected_c1 =  1.00211681802045;
  91     my $expected_cov00 = 6.92384428759429e-02;  # computed from octave
  92     my $expected_cov01 = -9.89095016390515e-05; # computed from octave
  93     my $expected_cov11 = 2.35960747164148e-07;  # computed from octave
  94     my $expected_sumsq = 26.6173985294224;
  95
  96     my @got = gsl_fit_wlinear ($x, $xstride, $w, $wstride, $y, $ystride, 36);
  97
  98     ok_status($got[0]);
  99     ok(is_similar_relative($got[1], $expected_c0, 1e-10), "norris gsl_fit_wlinear c0");
 100     ok(is_similar_relative($got[2], $expected_c1, 1e-10), "norris gsl_fit_wlinear c1");
 101     ok(is_similar_relative($got[3], $expected_cov00, 1e-10), "norris gsl_fit_wlinear cov00");
 102     ok(is_similar_relative($got[4], $expected_cov01, 1e-10), "norris gsl_fit_wlinear cov01");
 103     ok(is_similar_relative($got[5], $expected_cov11, 1e-10), "norris gsl_fit_wlinear cov11");
 104     ok(is_similar_relative($got[6], $expected_sumsq, 1e-10), "norris gsl_fit_wlinear sumsq");
 105 }
 106
 107 sub GSL_FIT_MUL : Tests {
 108     my @noint1_x = ( 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70 );
 109     my @noint1_y = ( 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140);
 110
 111     my $xstride = 2;
 112     my $wstride = 3;
 113     my $ystride = 5;
 114     my ($x, $w, $y);
 115     for my $i (0 .. 60)
 116     {
 117         $x->[$i] = 0;
 118         $w->[$i] = 0;
 119         $y->[$i] = 0;
 120     }
 121
 122     for my $i (0 .. 10)
 123     {
 124       $x->[$i*$xstride] = $noint1_x[$i];
 125       $w->[$i*$wstride] = 1.0;
 126       $y->[$i*$ystride] = $noint1_y[$i];
 127     }
 128
 129     my $expected_c1 = 2.07438016528926;
 130     my $expected_cov11 = (0.165289256198347*(10**-1))**2.0;
 131     my $expected_sumsq = 127.272727272727;
 132
 133     my @got = gsl_fit_mul ($x, $xstride, $y, $ystride, 11);
 134
 135     ok_status($got[0]);
 136     ok(is_similar_relative($got[1], $expected_c1, 1e-10), "noint1 gsl_fit_mul c1");
 137     ok(is_similar_relative($got[2], $expected_cov11, 1e-10), "noint1 gsl_fit_mul cov11");
 138     ok(is_similar_relative($got[3], $expected_sumsq, 1e-10), "noint1 gsl_fit_mul sumsq");
 139 }
 140
 141 sub GSL_FIT_WMUL : Tests {
 142     my @noint1_x = ( 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70 );
 143     my @noint1_y = ( 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140);
 144
 145     my $xstride = 2;
 146     my $wstride = 3;
 147     my $ystride = 5;
 148     my ($x, $w, $y);
 149     for my $i (0 .. 60)
 150     {
 151         $x->[$i] = 0;
 152         $w->[$i] = 0;
 153         $y->[$i] = 0;
 154     }
 155
 156     for my $i (0 .. 10)
 157     {
 158       $x->[$i*$xstride] = $noint1_x[$i];
 159       $w->[$i*$wstride] = 1.0;
 160       $y->[$i*$ystride] = $noint1_y[$i];
 161     }
 162
 163     my $expected_c1 = 2.07438016528926;
 164     my $expected_cov11 = 2.14661371686165e-05; # computed from octave
 165     my $expected_sumsq = 127.272727272727;
 166
 167     my @got = gsl_fit_wmul ($x, $xstride, $w, $wstride, $y, $ystride, 11);
 168
 169     ok_status($got[0]);
 170     ok(is_similar_relative($got[1], $expected_c1, 1e-10), "noint1 gsl_fit_wmul c1");
 171     ok(is_similar_relative($got[2], $expected_cov11, 1e-10), "noint1 gsl_fit_wmul cov11");
 172     ok(is_similar_relative($got[3], $expected_sumsq, 1e-10), "noint1 gsl_fit_wmul sumsq");
 173 }
 174 Test::Class->runtests;