import scipy.stats as stats
import statsmodels
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols
import util_ler_dados as udata
df_tudo = udata.obterDados2()
arq_destino = '03-Anova-2/_ANOVA_ANALISES_Probabilidades_de_um_mesmo_Algoritmo.txt'
if os.path.exists(arq_destino):
os.remove(arq_destino)
arq_destino = open(arq_destino, 'w+')
for alg in udata.ALGORTIMOS:
data = udata.filtrarPorAlgoritmo(df=df_tudo, algoritmo=alg)
# print(data.head())
print(data['probabilidade_erro'].unique())
lm = ols(formula='percentual_k_unordered ~ probabilidade_erro',
data=data).fit()
anova = sm.stats.anova_lm(lm, typ=2) # Type 2 ANOVA DataFrame
tit = ' ANOVA para %s' % (alg.upper())
hr = '=' * 70 #len(tit)
anov = anova.head(10)
s = '%s\n%s\n%s\n%s\n\n' % (hr, tit, hr, anov)
arq_destino.write(s)
print(s)
for coef in coeficientes_confianca:
arq_destino.write(
'=============================================================================\n'
)
arq_destino.write('Coeficiente de Confiança = %s\n' % (coef))
arq_destino.write(
'=============================================================================\n'
)
arq_destino.write('\n')
for prob in probs:
df_prob = udata.filtrarPorProbabilidadeErro(df, prob)
for size in sizes:
df_size = udata.filtrarPorTamanhoArray(df_prob, size)
for alg in algs:
df_alg = udata.filtrarPorAlgoritmo(df_size, alg)
if (df_alg.shape[0] > 0):
arq_destino.write(col)
arq_destino.write('\n')
arq_destino.write(
'Coef. Confiança = %s; Prob = %s; Size = %s; Alg = %s'
% (coef, prob, size, alg))
arq_destino.write('\n')
data = df_alg[col]
lim_inferior, mean, lim_superior, h, std_error, std_dev = mean_confidence_interval(
data, confidence=coef)
arq_csv_destino.write(
printCsvInfo(coef, prob, size, alg, col,
lim_inferior, mean, lim_superior, h,
std_error, std_dev))
q1 = udata.obterDados()
q1 = udata.filtrarPorTamanhoArray(q1, 100)
print(q1.corr())
df = udata.obterDados()
# salvarGrafico(df=df, file_title='teste-04-correlacao-0-geral')
for prob in udata.PROBABILIDADES:
df_prob = udata.filtrarPorProbabilidadeErro(df, prob)
# print( df_prob.shape )
# print(df_alg.shape)
for tam in udata.TAMANHOS:
# print('%.2f-%s-%s' % (prob, alg, tam))
df_tam = udata.filtrarPorTamanhoArray(df_prob, tam)
for alg in udata.ALGORTIMOS:
df_alg = udata.filtrarPorAlgoritmo(df_tam, alg)
# print(df_tam.head())
# print(df_tam.shape)
# print('')
# se tiver dados no DF
if (df_alg.shape[0] > 0):
print(df_alg.head())
df_alg.loc[:]['size_of_array'] = tam * 1.0
file_title = 'teste-04-correlacao-%s-%s-%s' % (prob, alg, tam)
salvarGrafico(df_p=df_alg, file_title=file_title, tam=int(tam))
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