RUBYのプログラムわかりません。

質問

昨日からＲＵＢＹを始めた初心者です。
ＢＯＸ－ＣＯＸ変換を見て、コードを
動かそうとしましたが、ＮＥＷ演算子？でエラーが
出たりして動きません。WINDOWS版ですがどのように
すれば動くのでしょう。ＮＥＷ演算子はクラス以外の
生成でどう使うのでしょう？下記ＮＥＷ演算子の
ところを抜き出しました。
どうぞよろしくお願い致します。

ar=[5.5,4.0,6.0,5.0,5.0,4.0,4.3]

def Box_Cox1(ar, add)
　　ary=[1.2,2.0]

　　transformed_dn = ary.new()

return ar.size
end

add = "0.01"
begin
p Box_Cox1(ar, add)
end

回答No.2

GuruGuru22 · ベストアンサー

ここのソースを使ってるのね。
http://sato.jfast1.net/Tool/Box_Cox1.html

arrayは2次元配列を指定するみたいだよ。

include Math
ary = [[5.0,5.0,3.3,4.3,4.0,5.5,4.0,6.0,5.0,5.0,4.0,
4.3,5.3,5.0,6.0,6.7,6.5,6.0,6.0,5.3,7.0,5.0,
6.3,5.3,4.5,6.0,7.0],
[2.0,2.5,1.5,1.7,1.0,1.0,2.0,1.0,1.7,2.0,2.0,
1.0,1.3,2.5,1.0,2.0,2.0,1.0,3.0,1.3,1.0,2.0,
2.0,1.7,1.0,1.0,1.0]]
puts Box_Cox1(ary, 0.01)

最初のinclude Mathはlogメソッド使ってるようなので。

回答No.1

Yokoken

通常Rubyでの配列のNewによる宣言は、

a = Array.new

といったように、Arrayクラスのnewメソッドを使うという感じで使います。
これで、a は空の配列が出来ます。

transformed_dn という空の配列を作るのであれば、
transformed_dn = Array.new
という形になると思いますが。
そして、その配列にary をコピーするといった形を取ればいいのではないでしょうか？

配列はクラスとはまた違うと思いますので、
質問者さんのなさっているような宣言は出来ないかと思います。

以上下手な回答ですが、
良かったら参考にしてください。

補足

Yokokenさん、ありがとうございます。
配列について、よくわかりました。

下記のコードでまだ、16行目のSIZE メソッドで
エラーが出てしまいます。
なんとか動かしたいのですがどこがおかしいのでしょう？
def Box_Cox1(array, add)

# 定数、変数の初期設定
length = 1.0 # ポイント間の初期距離
ramda_dn = -10.0 # λ値（下位置）
ramda_md = ramda_dn + length # λ値（中位置）
ramda_up = ramda_md + length # λ値（上位置）

# 配列の準備と全サンプル数の数え上げ、自由度の計算
sample_number = 0 # 全サンプル数
transformed_dn = Array.new() # ramda_upで変換されたデータ値
transformed_md = Array.new() # ramda_mdで変換されたデータ値
transformed_up = Array.new() # ramda_dnで変換されたデータ値

for block in 0..array.size-1
transformed_dn << Array.new(array[block].size,0.0)
transformed_md << Array.new(array[block].size,0.0)
transformed_up << Array.new(array[block].size,0.0)
sample_number += array[block].size
end

df = sample_number-array.size # 自由度

# データに0が含まれていたら、小さな数を足す
for block in 0..array.size-1
for n in 0..array[block].size-1
if array[block][n] == 0 then array[block][n] += add end
end
end

# ■↓■↓■↓■3点法ループの開始■↓■↓■↓■
until length < 0.0001 || ramda_md >= 10

# 変換値とその合計を算出
sum_dn, sum_md, sum_up, sum_ln = 0.0, 0.0, 0.0, 0.0
for block in 0..array.size-1
for n in 0..array[block].size-1
if ramda_dn != 0 then
transformed_dn[block][n] = (array[block][n] **ramda_dn - 1) / ramda_dn
else transformed_dn[block][n] = log(array[block][n]) end

if ramda_md != 0 then
transformed_md[block][n] = (array[block][n] **ramda_md - 1) / ramda_md
else transformed_md[block][n] = log(array[block][n]) end

if ramda_up != 0 then
transformed_up[block][n] = (array[block][n] **ramda_up - 1) / ramda_up
else transformed_up[block][n] = log(array[block][n]) end

sum_dn += transformed_dn[block][n]
sum_md += transformed_md[block][n]
sum_up += transformed_up[block][n]
sum_ln += log(array[block][n])
end
end

# 変換値の分散を算出
mean_dn = sum_dn / sample_number
mean_md = sum_md / sample_number
mean_up = sum_up / sample_number
varianth_dn, varianth_md, varianth_up = 0.0, 0.0, 0.0

for block in 0..array.size-1
for n in 0..array[block].size-1
varianth_dn += (transformed_dn[block][n] - mean_dn)**2
varianth_md += (transformed_md[block][n] - mean_md)**2
varianth_up += (transformed_up[block][n] - mean_up)**2
end
end

varianth_up = varianth_up / (sample_number-1)
varianth_md = varianth_md / (sample_number-1)
varianth_dn = varianth_dn / (sample_number-1)

# L値を算出
l_dn = -0.5*df*log(varianth_dn) + (ramda_dn-1)*df*sum_ln / sample_number
l_md = -0.5*df*log(varianth_md) + (ramda_md-1)*df*sum_ln / sample_number
l_up = -0.5*df*log(varianth_up) + (ramda_up-1)*df*sum_ln / sample_number

# L値の評価と次のλ値の設定
if l_dn < l_md and l_md < l_up then
ramda_dn += length
ramda_md += length
ramda_up += length
elsif l_dn > l_md then
length = length / 4
ramda_md = ramda_dn + length
ramda_up = ramda_md + length
else
length = length / 2
ramda_md = ramda_dn + length
ramda_up = ramda_md + length
end
end
# ■↑■↑■↑■ループの終わり■↑■↑■↑■
return ramda_md
end

ar=[5.5,4.0,6.0,5.0,5.0,4.0,4.3]
add = "0.01"

begin
p Box_Cox1(ar, add)
end