# przyklad_3_5.r

# Metoda Latinne, Debeir etc.

# glosowanie
mvote0<-function(x)
{
t<-table(x)
ll<-length(t)
tm<-as.matrix(t)
m<-rownames(tm)[which.max(t)]
if (sum(t==max(t))>1)
{
c<-which(t==max(t))
m<-rownames(tm)[sample(c,1)]
}
return(m)
}

# w kazdej kolumnie oracle dla wynikow agregacji "1:i" modeli
# load(file="sat 1000 .dat") zbiór z wynikami predykcji 1000 modeli bazowych

lmod<-300
lobs<-nrow(sat.test.c)
agr<-vector(length=1000)
sat.agr.o<-matrix(ncol=1000,nrow=lobs)
for (i in 1:1000)
{
for (j in 1:lobs) agr[j]<-mvote0(sat.test.c[j,1:i])
sat.agr.o[,i]<-as.numeric(agr==sat.test.y)
}
# zliczanie zgodnosci

# zwolnienie pamieci
rm(sat.test.c)
rm(sat.test.p)

tb<-NULL #macierz wspolrzednych

for (m in 1:(lmod-1))
for (n in (m+1):lmod)
{
cm<-sat.agr.o[,m]
cn<-sat.agr.o[,n]
# macierz oracle 

tt<-table(cm,cn)
#print(tt)

a<-tt[2,2]
b<-tt[2,1]
c<-tt[1,2]
d<-tt[1,1]

# tylko zapisujemy te, ktore sie roznia
if ((b+c)>=20) 
{
mcn<-(abs(b-c)-1)^2/(b+c)
if (mcn>3.841459) tb<-rbind(tb,c(m,n))
}

#McNemar exact test
#if ((b+c)<20) 
#{
#p<-0.5
#cc<-b+c
#bb<-max(b,c)
# petla
#ss<-0
#for (i in bb:cc) ss<-ss+choose(cc,i)*(p^(i))*((1-p)^(cc-i))
#if (ss<0.05) 
#{
#tb<-rbind(tb,c(m,n))
#}
#}
# nieuzywany, bo to nieliczne przypadki

}

plot(tb[,2],tb[,1],xlab="Liczba modeli bazowych w Dm",ylab="Liczba modeli bazowych w Dn",main="Zbiór Satellite",ylim=c(0,lmod))