Deleted lib/gsl-extras and updated gsl dependence to 1.8
[pspp-builds.git] / lib / gsl-extras / hypergeometric.c
diff --git a/lib/gsl-extras/hypergeometric.c b/lib/gsl-extras/hypergeometric.c
deleted file mode 100644 (file)
index 67b757b..0000000
+++ /dev/null
@@ -1,195 +0,0 @@
-/* cdf/hypergeometric.c
- *
- * Copyright (C) 2004 Free Software Foundation, Inc.
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- * This program is free software; you can redistribute it and/or modify
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- * Foundation, Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301, USA.
- */
-
-/*
- * Computes the cumulative distribution function for a hypergeometric
- * random variable. A hypergeometric random variable X is the number
- * of elements of type 0 in a sample of size t, drawn from a population
- * of size n1 + n0, in which n1 are of type 1 and n0 are of type 0.
- *
- * This algorithm computes Pr( X <= k ) by summing the terms from
- * the mass function, Pr( X = k ).
- *
- * References:
- *
- * T. Wu. An accurate computation of the hypergeometric distribution
- * function. ACM Transactions on Mathematical Software. Volume 19, number 1,
- * March 1993.
- *  This algorithm is not used, since it requires factoring the
- *  numerator and denominator, then cancelling. It is more accurate
- *  than the algorithm used here, but the cancellation requires more
- *  time than the algorithm used here.
- *
- * W. Feller. An Introduction to Probability Theory and Its Applications,
- * third edition. 1968. Chapter 2, section 6.
- */
-#include <math.h>
-#include <gsl/gsl_math.h>
-#include <gsl/gsl_errno.h>
-#include <gsl/gsl_cdf.h>
-#include <gsl/gsl_randist.h>
-#include "gsl-extras.h"
-
-/*
- * Pr (X <= k)
- */
-double
-gslextras_cdf_hypergeometric_P (const unsigned int k,
-                                const unsigned int n0,
-                                const unsigned int n1,
-                                const unsigned int t)
-{
-  unsigned int i;
-  unsigned int mode;
-  double P;
-  double tmp;
-  double relerr;
-
-  if( t > (n0+n1))
-    {
-      GSLEXTRAS_CDF_ERROR("t larger than population size",GSL_EDOM);
-    }
-  else if( k >= n0 || k >= t)
-    {
-      P = 1.0;
-    }
-  else if (k < 0.0)
-    {
-      P = 0.0;
-    }
-  else
-    {
-      P = 0.0;
-      mode = (int) t*n0 / (n0+n1);
-      relerr = 1.0;
-      if( k < mode )
-       {
-         i = k;
-         relerr = 1.0;
-         while(i != UINT_MAX && relerr > GSL_DBL_EPSILON && P < 1.0)
-           {
-             tmp = gsl_ran_hypergeometric_pdf(i, n0, n1, t);
-             P += tmp;
-             relerr = tmp / P;
-             i--;
-           }
-       }
-      else
-       {
-         i = mode;
-         relerr = 1.0;
-         while(i <= k && relerr > GSL_DBL_EPSILON && P < 1.0)
-           {
-             tmp = gsl_ran_hypergeometric_pdf(i, n0, n1, t);
-             P += tmp;
-             relerr = tmp / P;
-             i++;
-           }
-         i = mode - 1;
-         relerr = 1.0;
-         while( i != UINT_MAX && relerr > GSL_DBL_EPSILON && P < 1.0)
-           {
-             tmp = gsl_ran_hypergeometric_pdf(i, n0, n1, t);
-             P += tmp;
-             relerr = tmp / P;
-             i--;
-           }
-       }
-      /*
-       * Hack to get rid of a pesky error when the sum
-       * gets slightly above 1.0.
-       */
-      P = GSL_MIN_DBL (P, 1.0);
-    }
-  return P;
-}
-
-/*
- * Pr (X > k)
- */
-double
-gslextras_cdf_hypergeometric_Q (const unsigned int k,
-                                const unsigned int n0,
-                                const unsigned int n1,
-                                const unsigned int t)
-{
-  unsigned int i;
-  unsigned int mode;
-  double P;
-  double relerr;
-  double tmp;
-
-  if( t > (n0+n1))
-    {
-      GSLEXTRAS_CDF_ERROR("t larger than population size",GSL_EDOM);
-    }
-  else if( k >= n0 || k >= t)
-    {
-      P = 0.0;
-    }
-  else if (k < 0.0)
-    {
-      P = 1.0;
-    }
-  else
-    {
-      P = 0.0;
-      mode = (int) t*n0 / (n0+n1);
-      relerr = 1.0;
-
-      if(k < mode)
-       {
-         i = mode;
-         while( i <= t && relerr > GSL_DBL_EPSILON && P < 1.0)
-           {
-             tmp = gsl_ran_hypergeometric_pdf(i, n0, n1, t);
-             P += tmp;
-             relerr = tmp / P;
-             i++;
-           }
-         i = mode - 1;
-         relerr = 1.0;
-         while ( i > k && relerr > GSL_DBL_EPSILON && P < 1.0)
-           {
-             tmp = gsl_ran_hypergeometric_pdf(i, n0, n1, t);
-             P += tmp;
-             relerr = tmp / P;
-             i--;
-           }
-       }
-      else
-       {
-         i = k+1;
-         while(i <= t && relerr > GSL_DBL_EPSILON && P < 1.0)
-           {
-             tmp = gsl_ran_hypergeometric_pdf(i, n0, n1, t);
-             P += tmp;
-             relerr = tmp / P;
-             i++;
-           }
-       }
-      /*
-       * Hack to get rid of a pesky error when the sum
-       * gets slightly above 1.0.
-       */
-      P = GSL_MIN_DBL(P, 1.0);
-    }
-  return P;
-}