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***************************** Testing test harness *****************************
********************************************************************************
Using seed: 0x34f05c64d7ad598f
--------------------------------------------------------------------------------
Testing chi squared CDF in log space
--------------------------------------------------------------------------------
cases = 11  log P and log Q verified to better than 1e-12
--------------------------------------------------------------------------------
DoF         X2        log(P)      log(Q)      Odds              Sigma
--------------------------------------------------------------------------------
  19       19.7933     -0.5227     -0.8987    1 in    2.456        0.234982
  20       10.1652      -3.355    -0.03555    1 in    28.63        -1.81290
  19       76.0000    -9.004e-09      -18.53    1 in 1.111e+08         5.63519
  63      126.0000    -4.247e-06      -12.37    1 in 2.355e+05         4.46204
  63     2520.0000          -0       -1119    1 in 10^486           47.1983
  20        0.3000      -34.21    -1.387e-15    1 in 7.212e+14        -7.90263
  20        2.5000         -14    -8.285e-07    1 in 1.207e+06        -4.79922
--------------------------------------------------------------------------------
Sigma:  +0.23  Odds: 1 in    1.2    
Sigma:  -1.81  Odds: 1 in    14.    
Sigma:  +5.64  Odds: 1 in 5.7e+07    Failed
Sigma:  +4.46  Odds: 1 in 1.2e+05    Suspect
Sigma: +47.20   Odds: 1 in 10^486    Failed
Sigma:  -7.90  Odds: 1 in 3.7e+14    Failed
Sigma:  -4.80  Odds: 1 in 6.3e+05    Suspect
--------------------------------------------------------------------------------
Testing transformations
Count   	Mean    	StdDev  	Variance	Skewness	Excess kurtosis
1.000e+06	  0.4999	  0.2887	 0.08335	0.0009438	  -1.200
1.000e+06	  0.9998	  0.5774	  0.3334	0.0009438	  -1.200
1.000e+06	  0.4999	  0.2887	 0.08335	0.0009438	  -1.200
--------------------------------------------------------------------------------
Testing goodness-of-fit, continuous distribution
Generating 1000000 actual U[0,1) samples
Count   	Mean    	StdDev  	Variance	Skewness	Excess kurtosis
1.000e+06	  0.5000	  0.2886	 0.08329	0.001048	  -1.200
--------------------------------------------------------------------------------
( -Infinity,      0.000)   |
[     0.000,    0.05000)   |#################################################-
[   0.05000,     0.1000)   |#################################################=
[    0.1000,     0.1500)   |#################################################=
[    0.1500,     0.2000)   |#################################################=
[    0.2000,     0.2500)   |#################################################=
[    0.2500,     0.3000)   |#################################################=
[    0.3000,     0.3500)   |#################################################=
[    0.3500,     0.4000)   |#################################################-
[    0.4000,     0.4500)   |#################################################=
[    0.4500,     0.5000)   |#################################################=
[    0.5000,     0.5500)   |##################################################
[    0.5500,     0.6000)   |#################################################=
[    0.6000,     0.6500)   |#################################################=
[    0.6500,     0.7000)   |#################################################=
[    0.7000,     0.7500)   |#################################################=
[    0.7500,     0.8000)   |#################################################-
[    0.8000,     0.8500)   |#################################################=
[    0.8500,     0.9000)   |#################################################=
[    0.9000,     0.9500)   |#################################################=
[    0.9500,      1.000)   |#################################################=
[     1.000,   Infinity)   |
--------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Goodness-of-fit test:                    Actual:   Expected:    Interpretation:
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Pearson's chi squared test                  10.8          15    Sigma:  -0.73  Odds: 1 in    2.2    
Neyman's smooth test                        6.09          10    Sigma:  -0.87  Odds: 1 in    2.6    
    Neyman V1: mean                      0.00253           0    Sigma:  +0.00  Odds: 1 in    1.0    
    Neyman V2: variance                   -0.593           0    Sigma:  -0.59  Odds: 1 in    1.8    
    Neyman V3: skewness                     1.35           0    Sigma:  +1.35  Odds: 1 in    5.7    
    Neyman V4: kurtosis                   -0.476           0    Sigma:  -0.48  Odds: 1 in    1.6    
    Neyman remainder: fine structure         244         251    Sigma:  -0.29  Odds: 1 in    1.3    
Anderson-Darling EDF test                  0.359           1    Sigma:  -1.22  Odds: 1 in    4.5    
Combined assessment, Bonferroni on Neyman + Anderson-Darling:   Sigma:  +0.76  Odds: 1 in    2.2    Unremarkable
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Generating 1000000 not quite U[0,1) samples - Beta(0.99,0.99)
Count   	Mean    	StdDev  	Variance	Skewness	Excess kurtosis
1.000e+06	  0.5004	  0.2896	 0.08389	-0.001831	  -1.205
--------------------------------------------------------------------------------
( -Infinity,      0.000)   |
[     0.000,    0.05000)   |#################################################=
[   0.05000,     0.1000)   |################################################=
[    0.1000,     0.1500)   |#################################################-
[    0.1500,     0.2000)   |################################################=
[    0.2000,     0.2500)   |################################################=
[    0.2500,     0.3000)   |################################################-
[    0.3000,     0.3500)   |################################################=
[    0.3500,     0.4000)   |################################################=
[    0.4000,     0.4500)   |################################################=
[    0.4500,     0.5000)   |################################################-
[    0.5000,     0.5500)   |################################################=
[    0.5500,     0.6000)   |################################################=
[    0.6000,     0.6500)   |################################################-
[    0.6500,     0.7000)   |################################################=
[    0.7000,     0.7500)   |################################################=
[    0.7500,     0.8000)   |################################################=
[    0.8000,     0.8500)   |################################################=
[    0.8500,     0.9000)   |#################################################-
[    0.9000,     0.9500)   |#################################################-
[    0.9500,      1.000)   |##################################################
[     1.000,   Infinity)   |
--------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Goodness-of-fit test:                    Actual:   Expected:    Interpretation:
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Pearson's chi squared test                  67.4          15    Sigma:  +5.57  Odds: 1 in 4.0e+07    Failed
Neyman's smooth test                        79.2          10    Sigma:  +7.08  Odds: 1 in 7.0e+11    Failed
    Neyman V1: mean                         1.46           0    Sigma:  +1.46  Odds: 1 in    6.9    
    Neyman V2: variance                     7.45           0    Sigma:  +7.45  Odds: 1 in 1.0e+13    Failed
    Neyman V3: skewness                  -0.0577           0    Sigma:  -0.06  Odds: 1 in    1.0    
    Neyman V4: kurtosis                     3.47           0    Sigma:  +3.47  Odds: 1 in 1.9e+03    Unusual
    Neyman remainder: fine structure         252         251    Sigma:  +0.08  Odds: 1 in    1.1    
Anderson-Darling EDF test                   11.1           1    Sigma:  +4.45  Odds: 1 in 1.1e+05    Suspect
Combined assessment, Bonferroni on Neyman + Anderson-Darling:   Sigma:  +6.99  Odds: 1 in 3.5e+11    Failed
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Creating a poisoned sample
Count   	Mean    	StdDev  	Variance	Skewness	Excess kurtosis
1.000e+06	  0.5000	  0.2886	 0.08329	0.001048	  -1.200
--------------------------------------------------------------------------------
( -Infinity,      0.000)   |
[     0.000,    0.05000)   |#################################################-
[   0.05000,     0.1000)   |#################################################=
[    0.1000,     0.1500)   |#################################################=
[    0.1500,     0.2000)   |#################################################=
[    0.2000,     0.2500)   |#################################################=
[    0.2500,     0.3000)   |#################################################=
[    0.3000,     0.3500)   |#################################################=
[    0.3500,     0.4000)   |#################################################-
[    0.4000,     0.4500)   |#################################################=
[    0.4500,     0.5000)   |#################################################=
[    0.5000,     0.5500)   |##################################################
[    0.5500,     0.6000)   |#################################################=
[    0.6000,     0.6500)   |#################################################=
[    0.6500,     0.7000)   |#################################################=
[    0.7000,     0.7500)   |#################################################=
[    0.7500,     0.8000)   |#################################################-
[    0.8000,     0.8500)   |#################################################=
[    0.8500,     0.9000)   |#################################################=
[    0.9000,     0.9500)   |#################################################=
[    0.9500,      1.000)   |#################################################=
[     1.000,   Infinity)   |-
--------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Goodness-of-fit test:                    Actual:   Expected:    Interpretation:
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Pearson's chi squared test                  10.8          15    Sigma:  -0.73  Odds: 1 in    2.2    
Neyman's smooth test                        6.09          10    Sigma:  -0.87  Odds: 1 in    2.6    
    Neyman V1: mean                      0.00426           0    Sigma:  +0.00  Odds: 1 in    1.0    
    Neyman V2: variance                   -0.591           0    Sigma:  -0.59  Odds: 1 in    1.8    
    Neyman V3: skewness                     1.36           0    Sigma:  +1.36  Odds: 1 in    5.7    
    Neyman V4: kurtosis                   -0.473           0    Sigma:  -0.47  Odds: 1 in    1.6    
    Neyman remainder: fine structure         244         251    Sigma:  -0.29  Odds: 1 in    1.3    
Anderson-Darling EDF test                  0.359           1    Sigma:  -1.22  Odds: 1 in    4.5    
    Note: Found 1 exact 0.0 or 1.0 values in 1000001 samples, expected 1.11022e-10
Combined assessment, Bonferroni on Neyman + Anderson-Darling:   Sigma:  +0.76  Odds: 1 in    2.2    Unremarkable
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Creating another poisoned sample
Count   	Mean    	StdDev  	Variance	Skewness	Excess kurtosis
1.000e+06	  0.5000	  0.2886	 0.08329	0.001048	  -1.200
--------------------------------------------------------------------------------
( -Infinity,      0.000)   |
[     0.000,    0.05000)   |#################################################=
[   0.05000,     0.1000)   |#################################################=
[    0.1000,     0.1500)   |#################################################=
[    0.1500,     0.2000)   |#################################################=
[    0.2000,     0.2500)   |#################################################=
[    0.2500,     0.3000)   |#################################################=
[    0.3000,     0.3500)   |#################################################=
[    0.3500,     0.4000)   |#################################################-
[    0.4000,     0.4500)   |#################################################=
[    0.4500,     0.5000)   |#################################################=
[    0.5000,     0.5500)   |##################################################
[    0.5500,     0.6000)   |#################################################=
[    0.6000,     0.6500)   |#################################################=
[    0.6500,     0.7000)   |#################################################=
[    0.7000,     0.7500)   |#################################################=
[    0.7500,     0.8000)   |#################################################-
[    0.8000,     0.8500)   |#################################################=
[    0.8500,     0.9000)   |#################################################=
[    0.9000,     0.9500)   |#################################################=
[    0.9500,      1.000)   |#################################################=
[     1.000,   Infinity)   |-
--------------------------------------------------------------------------------
Too many exact 0.0 and/or 1.0 samples, would bias results.
    Found 20 in 1000020 samples, expected 1.11025e-10
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
--------------------------------------------------------------------------------
Testing goodness-of-fit, discrete distribution
Generating 1000000 actual U(0,9) samples
Count   	Mean    	StdDev  	Variance	Skewness	Excess kurtosis
1.000e+06	   4.502	   2.873	   8.254	-0.0006452	  -1.225
--------------------------------------------------------------------------------
( -Infinity,      0.000)   |
[     0.000,     0.5000)   |#################################################=
[    0.5000,      1.000)   |
[     1.000,      1.500)   |#################################################=
[     1.500,      2.000)   |
[     2.000,      2.500)   |#################################################=
[     2.500,      3.000)   |
[     3.000,      3.500)   |#################################################=
[     3.500,      4.000)   |
[     4.000,      4.500)   |#################################################=
[     4.500,      5.000)   |
[     5.000,      5.500)   |#################################################=
[     5.500,      6.000)   |
[     6.000,      6.500)   |#################################################=
[     6.500,      7.000)   |
[     7.000,      7.500)   |#################################################=
[     7.500,      8.000)   |
[     8.000,      8.500)   |##################################################
[     8.500,      9.000)   |
[     9.000,      9.500)   |#################################################=
[     9.500,   Infinity)   |
--------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Goodness-of-fit test:                    Actual:   Expected:    Interpretation:
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Pearson's chi squared test                  3.12           9    Sigma:  -1.74  Odds: 1 in    12.    
Neyman's smooth test                        6.31          10    Sigma:  -0.80  Odds: 1 in    2.4    
    Neyman V1: mean                        0.788           0    Sigma:  +0.79  Odds: 1 in    2.3    
    Neyman V2: variance                    0.614           0    Sigma:  +0.61  Odds: 1 in    1.9    
    Neyman V3: skewness                    0.432           0    Sigma:  +0.43  Odds: 1 in    1.5    
    Neyman V4: kurtosis                   0.0334           0    Sigma:  +0.03  Odds: 1 in    1.0    
    Neyman remainder: fine structure        1.93           5    Sigma:  -1.07  Odds: 1 in    3.5    
Combined assessment (Neyman only due to the discrete data):     Sigma:  -0.80  Odds: 1 in    2.4    Unremarkable
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Creating a poisoned sample
Count   	Mean    	StdDev  	Variance	Skewness	Excess kurtosis
1.010e+06	   4.482	   2.868	   8.224	 0.01354	  -1.222
--------------------------------------------------------------------------------
( -Infinity,      0.000)   |
[     0.000,     0.5000)   |################################################=
[    0.5000,      1.000)   |
[     1.000,      1.500)   |#################################################=
[     1.500,      2.000)   |
[     2.000,      2.500)   |##################################################
[     2.500,      3.000)   |
[     3.000,      3.500)   |#################################################=
[     3.500,      4.000)   |
[     4.000,      4.500)   |#################################################=
[     4.500,      5.000)   |
[     5.000,      5.500)   |################################################=
[     5.500,      6.000)   |
[     6.000,      6.500)   |################################################=
[     6.500,      7.000)   |
[     7.000,      7.500)   |################################################=
[     7.500,      8.000)   |
[     8.000,      8.500)   |################################################=
[     8.500,      9.000)   |
[     9.000,      9.500)   |################################################=
[     9.500,   Infinity)   |
--------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Goodness-of-fit test:                    Actual:   Expected:    Interpretation:
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Pearson's chi squared test                   137           9    Sigma: +10.30  Odds: 1 in 1.5e+24    Failed
Neyman's smooth test                         145          10    Sigma: +10.51  Odds: 1 in 1.3e+25    Failed
    Neyman V1: mean                        -6.13           0    Sigma:  -6.13  Odds: 1 in 1.1e+09    Failed
    Neyman V2: variance                    -3.52           0    Sigma:  -3.52  Odds: 1 in 2.3e+03    Unusual
    Neyman V3: skewness                     8.23           0    Sigma:  +8.23  Odds: 1 in 5.1e+15    Failed
    Neyman V4: kurtosis                    -2.57           0    Sigma:  -2.57  Odds: 1 in    98.    
    Neyman remainder: fine structure        13.3           5    Sigma:  +2.04  Odds: 1 in    24.    
Combined assessment (Neyman only due to the discrete data):     Sigma: +10.51  Odds: 1 in 1.3e+25    Failed
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Creating a geometric sample
Count   	Mean    	StdDev  	Variance	Skewness	Excess kurtosis
1.000e+06	   99.95	   99.73	   9947.	   2.020	   6.167
--------------------------------------------------------------------------------
( -Infinity,      0.000)   |
[     0.000,      74.00)   |##################################################
[     74.00,      148.0)   |########################-
[     148.0,      222.0)   |###########=
[     222.0,      296.0)   |#####-
[     296.0,      370.0)   |##=
[     370.0,      444.0)   |#-
[     444.0,      518.0)   |=
[     518.0,      592.0)   |-
[     592.0,      666.0)   |-
[     666.0,      740.0)   |-
[     740.0,      814.0)   |-
[     814.0,      888.0)   |-
[     888.0,      962.0)   |-
[     962.0,      1036.)   |-
[     1036.,      1110.)   |-
[     1110.,      1184.)   |-
[     1184.,      1258.)   |-
[     1258.,      1332.)   |-
[     1332.,      1406.)   |-
[     1406.,      1480.)   |
[     1480.,      1554.)   |-
[     1554.,   Infinity)   |
--------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Goodness-of-fit test:                    Actual:   Expected:    Interpretation:
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Pearson's chi squared test                  28.4          20    Sigma:  +1.28  Odds: 1 in    5.0    
Neyman's smooth test                        14.7          10    Sigma:  +1.06  Odds: 1 in    3.4    
    Neyman V1: mean                        -2.19           0    Sigma:  -2.19  Odds: 1 in    35.    
    Neyman V2: variance                    0.894           0    Sigma:  +0.89  Odds: 1 in    2.7    
    Neyman V3: skewness                  -0.0493           0    Sigma:  -0.05  Odds: 1 in    1.0    
    Neyman V4: kurtosis                    -1.33           0    Sigma:  -1.33  Odds: 1 in    5.5    
    Neyman remainder: fine structure          21          16    Sigma:  +0.92  Odds: 1 in    2.8    
Combined assessment (Neyman only due to the discrete data):     Sigma:  +1.06  Odds: 1 in    3.4    Unremarkable
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