Handle Anisotropy of Magnetic Susceptibility data (KLY-2)
 
Hext - statistics for Anisotropy
S_Matrix - the diagonalized s matrix
 
Right now this just wraps k15_hext, k15_s, s_eigs, etc
 
# $Id: ams.py,v 1.17 2005/11/21 16:44:41 schwehr Exp $
 
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#     Copyright (C) 2005  Kurt Schwehr
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Modules
		math popen2 string

Classes
		Hext S_Matrix   class Hext     Handle k15_hext output     Methods defined here: __init__(self, k15_lines, volumeCC=10, dataInMicroSI=True) Take 4 lines of k15 Kappabridge data and create a Hext stats object   volumeCC - Volume of the sample.  The KLY-2 assume a volume of 10 cm^3   dataInMicroSI - The KLY-2 kappa bridge returns values in microSI (1e-6).  If data                 is not in micro SI, set this to false.  Only affects the bulk susc.   WARNING: I think the values set in this class are probably a mixture of strings and numbers.  Needs to be cleanedup so all strings that really are numbers get converted to numbers.   FIX: make this pure python getEta(self, index) Eta is the ln(tau)   eta1 = ln(tau1) getFparam(self) F shape parameter is Tau2/Tau3  (int/min eigenvalues) - aka Foliation   Stacey et al. [1960] getLparam(self) L shape parameter is Tau1/Tau2  (max/int eigenvalues) - aka Lineation   Balsley and Buddington [1960] getPprime(self) P' shape paramter is hard to write in ascii text   'Corrected' Anisotropy (Jelinek [1981]) Data and other attributes defined here: intpos = 1 maxpos = 0 minpos = 2   class S_Matrix     k15_s wrapper     Methods defined here: __init__(self, k15_lines) Take 4 lines of k15 data and fill in the object

Functions
		getF(confidence=0.94999999999999996) Return the confidence value for the F-test for a 15 position measurement of AMS    Posted about bug on Nov 3 2003 on the news group comp.lang.python bug is gone!  11/2005   > getF(.95) 3.4817   FIX: Need to VERIFY the F statistics usage!!!!!   FIX: it is not 2,7... what is it?  is it 9,5? FIX: go back to my 11/2003 notes to figure out what it is   Is it this??? In [2]: distributions.f.ppf(0.95,5,9)  Out[2]: 3.4816586539 getF12(confidence=0.94999999999999996) If F12 value is greated than this number, then the max and intermediate eigenvectors are distinguishable.   > get_F12(.95) 4.25649472909 # Which equals the 4.2565 that is published   from rpy import * > print r.qf(0.95,2,9) 4.256495 > print r.pf(4.256495,2,9) 0.95    import scipy.stats > scipy.stats.distributions.f.ppf(0.95,2,9) 4.25649472909   FIX: Need to VERIFY the F statistics usage!!!!!   FIX: why is scipy broke?   Workaround for broken scipy...     scipy.stats.distributions.f.ppf([0.95],2,9)[0] getF23(confidence=0.94999999999999996) SEE ALSO: getF12 getShapeName(F, F12, F23, confidence=0.94999999999999996) Use the F-Test and a confidence level to give a fabric shape name

Data
		__author__ = 'Kurt Schwehr' __date__ = '$Date: 2005/11/21 16:44:41 $' __version__ = '1.17'

Author
		Kurt Schwehr