squiggle/__tests__/Distributions__Test.re

open Jest;
open Expect;

let shape: DistTypes.xyShape = {xs: [|1., 4., 8.|], ys: [|8., 9., 2.|]};

// let makeTest = (~only=false, str, item1, item2) =>
//   only
//     ? Only.test(str, () =>
//         expect(item1) |> toEqual(item2)
//       )
//     : test(str, () =>
//         expect(item1) |> toEqual(item2)
//       );

// let makeTestCloseEquality = (~only=false, str, item1, item2, ~digits) =>
//   only
//     ? Only.test(str, () =>
//         expect(item1) |> toBeSoCloseTo(item2, ~digits)
//       )
//     : test(str, () =>
//         expect(item1) |> toBeSoCloseTo(item2, ~digits)
//       );

// describe("Shape", () => {
//   describe("Continuous", () => {
//     open Distributions.Continuous;
//     let continuous = make(`Linear, shape, None);
//     makeTest("minX", T.minX(continuous), 1.0);
//     makeTest("maxX", T.maxX(continuous), 8.0);
//     makeTest(
//       "mapY",
//       T.mapY(r => r *. 2.0, continuous) |> getShape |> (r => r.ys),
//       [|16., 18.0, 4.0|],
//     );
//     describe("xToY", () => {
//       describe("when Linear", () => {
//         makeTest(
//           "at 4.0",
//           T.xToY(4., continuous),
//           {continuous: 9.0, discrete: 0.0},
//         );
//         // Note: This below is weird to me, I'm not sure if it's what we want really.
//         makeTest(
//           "at 0.0",
//           T.xToY(0., continuous),
//           {continuous: 8.0, discrete: 0.0},
//         );
//         makeTest(
//           "at 5.0",
//           T.xToY(5., continuous),
//           {continuous: 7.25, discrete: 0.0},
//         );
//         makeTest(
//           "at 10.0",
//           T.xToY(10., continuous),
//           {continuous: 2.0, discrete: 0.0},
//         );
//       });
//       describe("when Stepwise", () => {
//         let continuous = make(`Stepwise, shape, None);
//         makeTest(
//           "at 4.0",
//           T.xToY(4., continuous),
//           {continuous: 9.0, discrete: 0.0},
//         );
//         makeTest(
//           "at 0.0",
//           T.xToY(0., continuous),
//           {continuous: 0.0, discrete: 0.0},
//         );
//         makeTest(
//           "at 5.0",
//           T.xToY(5., continuous),
//           {continuous: 9.0, discrete: 0.0},
//         );
//         makeTest(
//           "at 10.0",
//           T.xToY(10., continuous),
//           {continuous: 2.0, discrete: 0.0},
//         );
//       });
//     });
//     makeTest(
//       "integral",
//       T.Integral.get(~cache=None, continuous) |> getShape,
//       {xs: [|1.0, 4.0, 8.0|], ys: [|0.0, 25.5, 47.5|]},
//     );
//     makeTest(
//       "toLinear",
//       {
//         let continuous =
//           make(`Stepwise, {xs: [|1., 4., 8.|], ys: [|0.1, 5., 1.0|]}, None);
//         continuous |> toLinear |> E.O.fmap(getShape);
//       },
//       Some({
//         xs: [|1.00007, 1.00007, 4.0, 4.00007, 8.0, 8.00007|],
//         ys: [|0.0, 0.1, 0.1, 5.0, 5.0, 1.0|],
//       }),
//     );
//     makeTest(
//       "toLinear",
//       {
//         let continuous = make(`Stepwise, {xs: [|0.0|], ys: [|0.3|]}, None);
//         continuous |> toLinear |> E.O.fmap(getShape);
//       },
//       Some({xs: [|0.0|], ys: [|0.3|]}),
//     );
//     makeTest(
//       "integralXToY",
//       T.Integral.xToY(~cache=None, 0.0, continuous),
//       0.0,
//     );
//     makeTest(
//       "integralXToY",
//       T.Integral.xToY(~cache=None, 2.0, continuous),
//       8.5,
//     );
//     makeTest(
//       "integralXToY",
//       T.Integral.xToY(~cache=None, 100.0, continuous),
//       47.5,
//     );
//     makeTest(
//       "integralEndY",
//       continuous
//       |> T.normalize //scaleToIntegralSum(~intendedSum=1.0)
//       |> T.Integral.sum(~cache=None),
//       1.0,
//     );
//   });

//   describe("Discrete", () => {
//     open Distributions.Discrete;
//     let shape: DistTypes.xyShape = {
//       xs: [|1., 4., 8.|],
//       ys: [|0.3, 0.5, 0.2|],
//     };
//     let discrete = make(shape, None);
//     makeTest("minX", T.minX(discrete), 1.0);
//     makeTest("maxX", T.maxX(discrete), 8.0);
//     makeTest(
//       "mapY",
//       T.mapY(r => r *. 2.0, discrete) |> (r => getShape(r).ys),
//       [|0.6, 1.0, 0.4|],
//     );
//     makeTest(
//       "xToY at 4.0",
//       T.xToY(4., discrete),
//       {discrete: 0.5, continuous: 0.0},
//     );
//     makeTest(
//       "xToY at 0.0",
//       T.xToY(0., discrete),
//       {discrete: 0.0, continuous: 0.0},
//     );
//     makeTest(
//       "xToY at 5.0",
//       T.xToY(5., discrete),
//       {discrete: 0.0, continuous: 0.0},
//     );
//     makeTest(
//       "scaleBy",
//       scaleBy(~scale=4.0, discrete),
//       make({xs: [|1., 4., 8.|], ys: [|1.2, 2.0, 0.8|]}, None),
//     );
//     makeTest(
//       "normalize, then scale by 4.0",
//       discrete
//       |> T.normalize
//       |> scaleBy(~scale=4.0),
//       make({xs: [|1., 4., 8.|], ys: [|1.2, 2.0, 0.8|]}, None),
//     );
//     makeTest(
//       "scaleToIntegralSum: back and forth",
//       discrete
//       |> T.normalize
//       |> scaleBy(~scale=4.0)
//       |> T.normalize,
//       discrete,
//     );
//     makeTest(
//       "integral",
//       T.Integral.get(~cache=None, discrete),
//       Distributions.Continuous.make(
//         `Stepwise,
//         {xs: [|1., 4., 8.|], ys: [|0.3, 0.8, 1.0|]},
//         None
//       ),
//     );
//     makeTest(
//       "integral with 1 element",
//       T.Integral.get(~cache=None, Distributions.Discrete.make({xs: [|0.0|], ys: [|1.0|]}, None)),
//       Distributions.Continuous.make(`Stepwise, {xs: [|0.0|], ys: [|1.0|]}, None),
//     );
//     makeTest(
//       "integralXToY",
//       T.Integral.xToY(~cache=None, 6.0, discrete),
//       0.9,
//     );
//     makeTest("integralEndY", T.Integral.sum(~cache=None, discrete), 1.0);
//     makeTest("mean", T.mean(discrete), 3.9);
//     makeTestCloseEquality(
//       "variance",
//       T.variance(discrete),
//       5.89,
//       ~digits=7,
//     );
//   });

//   describe("Mixed", () => {
//     open Distributions.Mixed;
//     let discreteShape: DistTypes.xyShape = {
//       xs: [|1., 4., 8.|],
//       ys: [|0.3, 0.5, 0.2|],
//     };
//     let discrete = Distributions.Discrete.make(discreteShape, None);
//     let continuous =
//       Distributions.Continuous.make(
//         `Linear,
//         {xs: [|3., 7., 14.|], ys: [|0.058, 0.082, 0.124|]},
//         None
//       )
//       |> Distributions.Continuous.T.normalize; //scaleToIntegralSum(~intendedSum=1.0);
//     let mixed = Distributions.Mixed.make(
//         ~continuous,
//         ~discrete,
//       );
//     makeTest("minX", T.minX(mixed), 1.0);
//     makeTest("maxX", T.maxX(mixed), 14.0);
//     makeTest(
//       "mapY",
//       T.mapY(r => r *. 2.0, mixed),
//       Distributions.Mixed.make(
//         ~continuous=
//           Distributions.Continuous.make(
//             `Linear,
//             {
//               xs: [|3., 7., 14.|],
//               ys: [|
//                 0.11588411588411589,
//                 0.16383616383616384,
//                 0.24775224775224775,
//               |],
//             },
//             None
//           ),
//         ~discrete=Distributions.Discrete.make({xs: [|1., 4., 8.|], ys: [|0.6, 1.0, 0.4|]}, None)
//       ),
//     );
//     makeTest(
//       "xToY at 4.0",
//       T.xToY(4., mixed),
//       {discrete: 0.25, continuous: 0.03196803196803197},
//     );
//     makeTest(
//       "xToY at 0.0",
//       T.xToY(0., mixed),
//       {discrete: 0.0, continuous: 0.028971028971028972},
//     );
//     makeTest(
//       "xToY at 5.0",
//       T.xToY(7., mixed),
//       {discrete: 0.0, continuous: 0.04095904095904096},
//     );
//     makeTest("integralEndY", T.Integral.sum(~cache=None, mixed), 1.0);
//     makeTest(
//       "scaleBy",
//       Distributions.Mixed.scaleBy(~scale=2.0, mixed),
//       Distributions.Mixed.make(
//         ~continuous=
//           Distributions.Continuous.make(
//             `Linear,
//             {
//               xs: [|3., 7., 14.|],
//               ys: [|
//                 0.11588411588411589,
//                 0.16383616383616384,
//                 0.24775224775224775,
//               |],
//             },
//             None
//           ),
//         ~discrete=Distributions.Discrete.make({xs: [|1., 4., 8.|], ys: [|0.6, 1.0, 0.4|]}, None),
//       ),
//     );
//     makeTest(
//       "integral",
//       T.Integral.get(~cache=None, mixed),
//       Distributions.Continuous.make(
//         `Linear,
//         {
//           xs: [|1.00007, 1.00007, 3., 4., 4.00007, 7., 8., 8.00007, 14.|],
//           ys: [|
//             0.0,
//             0.0,
//             0.15,
//             0.18496503496503497,
//             0.4349674825174825,
//             0.5398601398601399,
//             0.5913086913086913,
//             0.6913122927072927,
//             1.0,
//           |],
//       },
//       None,
//       ),
//     );
//   });

//   describe("Distplus", () => {
//     open DistPlus;
//     let discreteShape: DistTypes.xyShape = {
//       xs: [|1., 4., 8.|],
//       ys: [|0.3, 0.5, 0.2|],
//     };
//     let discrete = Distributions.Discrete.make(discreteShape, None);
//     let continuous =
//       Distributions.Continuous.make(
//         `Linear,
//         {xs: [|3., 7., 14.|], ys: [|0.058, 0.082, 0.124|]},
//         None
//       )
//       |> Distributions.Continuous.T.normalize; //scaleToIntegralSum(~intendedSum=1.0);
//     let mixed =
//       Distributions.Mixed.make(
//         ~continuous,
//         ~discrete,
//       );
//     let distPlus =
//       DistPlus.make(
//         ~shape=Mixed(mixed),
//         ~guesstimatorString=None,
//         (),
//       );
//     makeTest("minX", T.minX(distPlus), 1.0);
//     makeTest("maxX", T.maxX(distPlus), 14.0);
//     makeTest(
//       "xToY at 4.0",
//       T.xToY(4., distPlus),
//       {discrete: 0.25, continuous: 0.03196803196803197},
//     );
//     makeTest(
//       "xToY at 0.0",
//       T.xToY(0., distPlus),
//       {discrete: 0.0, continuous: 0.028971028971028972},
//     );
//     makeTest(
//       "xToY at 5.0",
//       T.xToY(7., distPlus),
//       {discrete: 0.0, continuous: 0.04095904095904096},
//     );
//     makeTest("integralEndY", T.Integral.sum(~cache=None, distPlus), 1.0);
//     makeTest(
//       "integral",
//       T.Integral.get(~cache=None, distPlus) |> T.toContinuous,
//       Some(
//         Distributions.Continuous.make(
//           `Linear,
//           {
//             xs: [|1.00007, 1.00007, 3., 4., 4.00007, 7., 8., 8.00007, 14.|],
//             ys: [|
//               0.0,
//               0.0,
//               0.15,
//               0.18496503496503497,
//               0.4349674825174825,
//               0.5398601398601399,
//               0.5913086913086913,
//               0.6913122927072927,
//               1.0,
//             |],
//           },
//           None,
//         ),
//       ),
//     );
//   });

//   describe("Shape", () => {
//     let mean = 10.0;
//     let stdev = 4.0;
//     let variance = stdev ** 2.0;
//     let numSamples = 10000;
//     open Distributions.Shape;
//     let normal: SymbolicTypes.symbolicDist = `Normal({mean, stdev});
//     let normalShape = ExpressionTree.toShape(numSamples, `SymbolicDist(normal));
//     let lognormal = SymbolicDist.Lognormal.fromMeanAndStdev(mean, stdev);
//     let lognormalShape = ExpressionTree.toShape(numSamples, `SymbolicDist(lognormal));

//     makeTestCloseEquality(
//       "Mean of a normal",
//       T.mean(normalShape),
//       mean,
//       ~digits=2,
//     );
//     makeTestCloseEquality(
//       "Variance of a normal",
//       T.variance(normalShape),
//       variance,
//       ~digits=1,
//     );
//     makeTestCloseEquality(
//       "Mean of a lognormal",
//       T.mean(lognormalShape),
//       mean,
//       ~digits=2,
//     );
//     makeTestCloseEquality(
//       "Variance of a lognormal",
//       T.variance(lognormalShape),
//       variance,
//       ~digits=0,
//     );
//   });
// });