Ошибка в программе по статанализу "error C2057: требуется константное выражение"

// statanaliz.cpp: определяет точку входа для консольного приложения.
//
 
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <map>
#include <cmath>
#include "properties.h"
 
using namespace std;
 
vector<int> data;
map<int, double> critKsi;
 
//data properties
double x_;
double m2;
double S;
double S_;
double m1;
double m3;
double m4;
double v;
 
void computeProperties();
void screenUnusual();
void getCritKsi();
void checkNormal();
int minValue();
int maxValue();
 
int main()
{
    ifstream in("in.txt");
    double n;
    in >> n;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        int tmp;
        in >> tmp;
        data.push_back(tmp);
    }
    getCritKsi();
    computeProperties();
    screenUnusual();
    checkNormal();
    computeProperties();
    cout << "Average: " << x_ << endl;
    cout << "S: " << S_ << endl;
    cout << "D: " << S_*S_ << endl;
    cout << "Skewness: " << sqrt((n - 1) / (n - 2) * m3 / pow(m2, 1.5)) << endl;
    cout << "Kurtosis: " << (n - 1) * ((n + 1) * (m4 / pow(m2, 2.0) - 3) + 6) / ((n - 2) * (n - 3)) << endl;
    cout << "Interval: " << maxValue() - minValue() << endl;
    cout << "Min: " << minValue() << endl;
    cout << "Max: " << maxValue() << endl;
    cout << "Count: " << data.size() << endl;
    return 0;
}
 
void getCritKsi() {
    ifstream in("critKsi.txt");
    double n;
    in >> n;
    int key, value;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        in >> key >> value;
        critKsi[key] = value;
    }
}
 
void computeProperties() {
    x_ = computeX_(data);
    m2 = computeM2(data, x_);
    S = computeS(data, x_);
    S_ = computeS_(data, x_);
    m1 = computeM1(data, x_);
    m3 = computeM3(data, x_);
    m4 = computeM4(data, x_);
    v = S_ / x_;
}
 
void screenUnusual() {
    while(true) {
        double dMax = data[0] - x_;
        int unusual = 0;
        for (int i = 0; i < data.size(); i++) {
            double tmp = fabs(data[i] - x_);
            if (tmp > dMax) {
                dMax = tmp;
                unusual = i;
            }
        }
        double t = dMax / S_;
        double t5 = 1.645 * sqrt((data.size() - 1) / sqrt(data.size() - 2 + pow(1.645, 2.0)));
        double t01 = 3.09 * sqrt((data.size() - 1) / sqrt(data.size() - 2 + pow(3.09, 2.0)));
        cout << "t(5%)   = " << t5 << endl;
        cout << "t(0.1%) = " << t01 << endl;
        cout << "t       = " << t << endl;
        cout << "Delete value " << data[unusual] << "? (y/n) ";
        char ch;
        cin >> ch;
        if (ch == 'y') {
            data.erase(data.begin() + unusual);
            computeProperties();
        } else if (ch == 'n')
            break;
    }
}
 
void checkNormal() {
    double n = data.size();
    double g1 = m3 / pow(m2, 1.5);
    double g2 = m4 / pow(m2, 2.0) - 3;
    double G1 = sqrt((n - 1) / (n - 2) * g1);
    double G2 = (n - 1) * ((n + 1) * g2 + 6) / ((n - 2) * (n - 3));
    double SG1 = sqrt((6*n*(n - 1) / ((n - 2)*(n + 1)*(n + 3))));
    double SG2 = sqrt((24*n*(n - 1)*(n - 1) / ((n - 3)*(n - 2)*(n + 3)*(n + 5))));
    if ((fabs(G1) <= 3*SG1) && (fabs(G2) <= 5*SG2)) {
        int k; k= 1 + 3.32 * log10(n);
        int min = minValue();
        int max = maxValue();
        double b = (max - min) * 1.0 / k;
        double x[k], B[k], x_, S_, kE, f[k], ksi = 0;
        //x
        for (int i = 1; i <= k; i++)
            x[i] = 2*min + b*(2*i - 1);
        //B
        for (int i = 0; i < k; i++)
            B[i] = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++)
            if (data[i] > min + b*(k-1))
                B[k-1]++;
        for (int i = k-2; i >= 0; i--) {
            for (int j = 0; j < n; j++)
                if (data[j] > min + b*i)
                    B[i]++;
            B[i] -= B[i+1];
        }
        //x_
        double bxSum = 0;
        for (int i = 0; i < k; i++)
            bxSum += B[i]*x[i];
        x_ = bxSum / n;
        //S_
        double bx2Sum = 0;
        for (int i = 0; i < k; i++)
            bx2Sum += B[i]*x[i]*x[i];
        S_ = sqrt((bx2Sum - bxSum*bxSum/n) / (n-1));
        //k'
        kE = n * b / S_;
        //f
        for (int i = 0; i < k; i++)
            f[i] = exp(-0.5 * pow((x[i]-x_)/S_, 2.0)) / sqrt(2*3.14);
        //ksi
        for (int i = 0; i < k; i++)
            ksi += pow(B[i] - f[i]*kE, 2.0) / (f[i]*kE);
 
        if (ksi < critKsi.find(k - 3)->second)
            cout << "It's normal distribution" << endl;
        else
            cout << "It's not normal distribution" << endl;
    } else {
        cout << "It's not normal distribution" << endl;
    }
}
 
int minValue() {
    int min = data[0];
    for (int i = 0; i<data.size(); i++)
        if (data[i]<min)
            min = data[i];
    return min;
}
 
int maxValue() {
    int max = data[0];
    for (int i = 0; i<data.size(); i++)
        if (data[i]>max)
            max = data[i];
    return max;
}
 
//properties.h
#include <vector>
#include <cmath>
 
using namespace std;
 
double computeX_(vector<int> data) {
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < data.size(); i++)
        sum += data[i];
    return sum / data.size();
}
 
double computeM2(vector<int> data, double x_) {
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < data.size(); i++)
        sum += pow((data[i] - x_), 2.0);
    return sum / data.size();
}
 
double computeS(vector<int> data, double x_) {
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < data.size(); i++)
        sum += pow((data[i] - x_), 2.0);
    return sqrt(sum / data.size());
}
 
double computeS_(vector<int> data, double x_) {
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < data.size(); i++)
        sum += pow((data[i] - x_), 2.0);
    return sqrt(sum / (data.size() - 1));
}
 
double computeM1(vector<int> data, double x_) {
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < data.size(); i++)
        sum += data[i] - x_;
    return sum / data.size();
}
 
double computeM3(vector<int> data, double x_) {
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < data.size(); i++)
        sum += pow((data[i] - x_), 3.0);
    return sum / data.size();
}
 
double computeM4(vector<int> data, double x_) {
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < data.size(); i++)
        sum += pow((data[i] - x_), 4.0);
    return sum / data.size();
}