Russia = numpy.array([108.2, 117.4, 123.5, 113.9, 119.0, 124.1, 128.4, 108.5, 118.0, 124.2, 114.5, 119.6, 124.6, 128.7])
Ukraine = numpy.array([107, 116, 118, 101, 105, 111, 112, 109, 117, 121, 103, 108, 114, 115])

scipy.stats.kendalltau(Russia, Ukraine)

"""
Explanation: 12.1
End of explanation
"""


Eat = numpy.array([9, 1, 3, 7, 3, 5, 1, 0, 60, 103, 2, 9, 0, 0])
Gpa = numpy.array([4, 3, 8, 7, 3, 8, 7, 5, 8, 10, 6, 5, 7, 8])

scipy.stats.kendalltau(Eat, Gpa)

"""
Explanation: Гипотеза "Выборки независимы" отвергается.
12.2
End of explanation
"""


scipy.stats.spearmanr([1.05, 1.12, 1.37, 1.50, 1.51], [1.73, 1.85, 1.98, 2.03, 2.17])

"""
Explanation: Гипотеза "Выборки независимы" не отвергается.
12.3
End of explanation
"""


task_4 = numpy.array(list(csv.reader(open('task4.txt', 'r'), delimiter=' '))).astype(float)
sample_1 = task_4[:, 0]
sample_2 = task_4[:, 1]

scipy.stats.kendalltau(sample_1, sample_2)

scipy.stats.spearmanr(sample_1, sample_2)

"""
Explanation: Следовательно, коэффициенты возрастают, и это явно не случайный вектор с одинакого распределенными независимыми случайными величинами.
12.4
End of explanation
"""


Treat = numpy.array([853, 1719 - 853])
Placebo = numpy.array([369, 781 - 369])

scipy.stats.chi2_contingency(numpy.array([Treat, Placebo]))

"""
Explanation: Гипотеза "Выборки независимы" не отвергается.
12.5
End of explanation
"""


source_6 = numpy.array(list(csv.reader(open('electricity.csv', 'r'))))
task_6 = source_6[1:, :].astype(float)
Consumption = task_6[:, 1]
Temperature = task_6[:, 2]

scipy.stats.kendalltau(Consumption, Temperature)

"""
Explanation: Гипотеза "Выборки независимы" не отвергается.
12.6
End of explanation
"""


grid = task_6[:, 3]

matplotlib.pyplot.figure(figsize=(15, 8))
matplotlib.pyplot.plot(grid, Consumption, label='Спрос на электричество', color='red', alpha=0.5)
matplotlib.pyplot.legend()
matplotlib.pyplot.xlabel('Время')
matplotlib.pyplot.grid()
matplotlib.pyplot.show()

matplotlib.pyplot.figure(figsize=(15, 8))
matplotlib.pyplot.plot(grid, Temperature, label='Температура', color='red', alpha=0.5)
matplotlib.pyplot.legend()
matplotlib.pyplot.xlabel('Время')
matplotlib.pyplot.grid()
matplotlib.pyplot.show()

rho_6 = []
for i in numpy.arange(101):
    rho_6.append(scipy.stats.pearsonr(Consumption, numpy.roll(Consumption, -i))[0])

matplotlib.pyplot.figure(figsize=(15, 8))
matplotlib.pyplot.plot(numpy.arange(101), rho_6, label='Пирсон', color='red', alpha=0.5)
matplotlib.pyplot.legend()
matplotlib.pyplot.xlabel('Сдвиг')
matplotlib.pyplot.grid()
matplotlib.pyplot.show()

"""
Explanation: Гипотеза "Выборки независимы" отвергается.
End of explanation
"""


sample_1_b = numpy.arange(1000)
sample_2_b = numpy.arange(1000)
sample_1_b[200] = sample_1_b[400] = sample_1_b[600] = sample_1_b[800] = -4500
sample_2_b[200] = sample_2_b[400] = sample_2_b[600] = sample_2_b[800] = 4500
print(scipy.stats.spearmanr(sample_1_b, sample_2_b))
print(scipy.stats.kendalltau(sample_1_b, sample_2_b))
print(scipy.stats.pearsonr(sample_1_b, sample_2_b))

sample_1_b = numpy.arange(1000)
sample_2_b = numpy.arange(1000)
sample_1_b[200] = sample_1_b[400] = sample_1_b[600] = sample_1_b[800] = -10000000
sample_2_b[200] = sample_2_b[400] = sample_2_b[600] = sample_2_b[800] = 10000000
print(scipy.stats.spearmanr(sample_1_b, sample_2_b))
print(scipy.stats.kendalltau(sample_1_b, sample_2_b))
print(scipy.stats.pearsonr(sample_1_b, sample_2_b))

"""
Explanation: Максимум приходятся на 0, 48 и 96 получасов, так как в сутках 48 получасов.
12.7
End of explanation
"""


