Андерсон Дарлинг C ++ реализация

Question

Я пытаюсь реализовать достаточно времени (хаха) Андерсон-Дарлинг тест нормальности в C ++. Вот мой код Я знаю, что здесь есть похожие топи c здесь , но, к сожалению, это не решило мою проблему.

Дисперсия рассчитана правильно, равномерное стандартизованное распределение тоже, я думаю. Проблема в том, что b и c дают мне NAN для моих образцов данных 1, 2 .... 10.

Не могли бы вы представить, где находится ошибка в формуле - Anderson_Darling (), см. Код ниже ?

Код вырезан из класса для лучшей наглядности. Я не помещал здесь очевидные методы, такие как mean () et c.

double variance()
{
    double var_sum = 0.0;
    for(int i = 0; i < int(size); i++)            //(size is taken from a class)
        var_sum += pow(data.at(i)-mean(),2);
    return var_sum / (int(size)-1);
}

double phi(double x)
{
    double res =0.5 * erfc(-x * M_SQRT1_2);
    return res;
}

vector<double> tostdnormal()
{
    vector<double> Y (size);
    for(int i = 0; i < int(size); i++)
        Y.at(i) = (data.at(i) - mean())/(sqrt(variance()));
    return Y;
}

double Anderson_Darling()
{
    sort(data.begin(),data.end());
    int n = int(size);
    vector<double> Y = tostdnormal();

   double S = 0; double a = 0; double b = 0; double c = 0;
    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
        a = 2.0 * (i+1) - 1;
        b = log(Y.at(i));
        c = log(1-Y.at(n-i-1));
        S += a * (b + c);
     }
return -n - S / n;


 }

Обновление - я изменил b и c на это, и я получаю ожидаемый результат .

b = log(phi(Y.at(i)));
c = log(1-phi(Y.at(n - i - 1)));