std/stats

Source Edit

Статистическая аналитическая система для выполнения базового статистического анализа данных. Данные анализируются за один проход, когда они передаются в объект RunningStat или RunningRegress.

RunningStat вычисляет для одного набора данных

n (количество данных)
min (наименьшее значение)
max (наибольшее значение)
сумма
среднее значение
дисперсия
varianceS (дисперсия выборки)
стандартное отклонение
standardDeviationS (стандартное отклонение выборки)
асимметрия (третий статистический момент)
эксцесс (четвёртый статистический момент)

RunningRegress вычисляет для двух наборов данных

n (количество данных)
наклон
пересечение
корреляция

Предоставлены процедуры для расчёта статистики для openArray.

Однако, если требуется более одного статистического расчёта, эффективнее передать данные один раз в объект RunningStat и затем вызвать многочисленные статистические процедуры для объекта RunningStat:

Пример:

import std/stats
from std/math import almostEqual

template `~=`(a, b: float): bool = almostEqual(a, b)

var statistics: RunningStat  # must be var
statistics.push(@[1.0, 2.0, 1.0, 4.0, 1.0, 4.0, 1.0, 2.0])
doAssert statistics.n == 8
doAssert statistics.mean() ~= 2.0
doAssert statistics.variance() ~= 1.5
doAssert statistics.varianceS() ~= 1.714285714285715
doAssert statistics.skewness() ~= 0.8164965809277261
doAssert statistics.skewnessS() ~= 1.018350154434631
doAssert statistics.kurtosis() ~= -1.0
doAssert statistics.kurtosisS() ~= -0.7000000000000008

Импорты

math

Типы

RunningRegress = object n*: int ## amount of pushed data x_stats*: RunningStat ## stats for the first set of data y_stats*: RunningStat ## stats for the second set of data ## accumulated data for combined xy: Аккумулятор для расчётов регрессии. Source Edit
RunningStat = object n*: int ## amount of pushed data min*, max*, sum*: float ## self-explaining ## statistical moments, mom1 is mean: Аккумулятор для статистических данных. Source Edit

Процедуры

proc `$`(a: RunningStat): string {....raises: [], tags: [], forbids: [].}: Produces a string representation of the RunningStat. The exact format is currently unspecified and subject to change. Currently it contains:

количество проб

минимальные и максимальные значения

сумму, среднее значение и стандартное отклонение.

Исходный код Редактировать
proc `+`(a, b: RunningRegress): RunningRegress {....raises: [], tags: [], forbids: [].}: Объединяет два объекта RunningRegress.

Полезно при параллельном анализе рядов данных и необходимости повторного объединения параллельных наборов результатов
Исходный код Редактировать
proc `+`(a, b: RunningStat): RunningStat {....raises: [], tags: [], forbids: [].}: Объединяет два объекта RunningStat.

Полезно при параллельном анализе рядов данных и необходимости повторного объединения параллельных наборов результатов.
Исходный код Редактировать
proc `+=`(a: var RunningRegress; b: RunningRegress) {....raises: [], tags: [], forbids: [].}: Добавляет RunningRegress b к a. Исходный код Редактировать
proc `+=`(a: var RunningStat; b: RunningStat) {.inline, ...raises: [], tags: [], forbids: [].}: Добавляет RunningStat b к a. Исходный код Редактировать
proc clear(r: var RunningRegress) {....raises: [], tags: [], forbids: [].}: Сбрасывает r. Исходный код Редактировать
proc clear(s: var RunningStat) {....raises: [], tags: [], forbids: [].}: Сбрасывает s. Исходный код Редактировать
proc correlation(r: RunningRegress): float {....raises: [], tags: [], forbids: [].}: Вычисляет текущую корреляцию двух наборов данных, добавленных в r. Исходный код Редактировать
proc intercept(r: RunningRegress): float {....raises: [], tags: [], forbids: [].}: Вычисляет текущий коэффициент свободного члена r. Исходный код Редактировать
proc kurtosis(s: RunningStat): float {....raises: [], tags: [], forbids: [].}: Вычисляет текущий эксцесс генеральной совокупности s. Исходный код Редактировать
proc kurtosis[T](x: openArray[T]): float: Вычисляет эксцесс генеральной совокупности x. Исходный код Редактировать
proc kurtosisS(s: RunningStat): float {....raises: [], tags: [], forbids: [].}: Вычисляет текущий эксцесс выборки s. Исходный код Редактировать
proc kurtosisS[T](x: openArray[T]): float: Вычисляет эксцесс выборки x. Исходный код Редактировать
proc mean(s: RunningStat): float {....raises: [], tags: [], forbids: [].}: Вычисляет текущее среднее значение s. Исходный код Редактировать
proc mean[T](x: openArray[T]): float: Вычисляет среднее значение x. Исходный код Редактировать
proc push(r: var RunningRegress; x, y: float) {....raises: [], tags: [], forbids: [].}: Добавляет два значения x и y для обработки. Исходный код Редактировать
proc push(r: var RunningRegress; x, y: int) {.inline, ...raises: [], tags: [], forbids: [].}: Добавляет два значения x и y для обработки.

x и y преобразуются в float, и вызывается другая операция добавления.
Исходный код Редактировать
proc push(r: var RunningRegress; x, y: openArray[float | int]): Добавляет два набора значений x и y для обработки. Исходный код Редактировать
proc push(s: var RunningStat; x: float) {....raises: [], tags: [], forbids: [].}: Добавляет значение x для обработки. Исходный код Редактировать
proc push(s: var RunningStat; x: int) {....raises: [], tags: [], forbids: [].}: Добавляет значение x для обработки.

x просто преобразуется в float, и вызывается другая операция добавления.
Исходный код Редактировать
proc push(s: var RunningStat; x: openArray[float | int]): Добавляет все значения из x для обработки.

Целочисленные значения из x просто преобразуются в float, и вызывается другая операция добавления.
Исходный код Редактировать
proc skewness(s: RunningStat): float {....raises: [], tags: [], forbids: [].}: Вычисляет текущий эксцесс генеральной совокупности s. Исходный код Редактировать
proc skewness[T](x: openArray[T]): float: Вычисляет эксцесс генеральной совокупности x. Исходный код Редактировать
proc skewnessS(s: RunningStat): float {....raises: [], tags: [], forbids: [].}: Вычисляет текущий эксцесс выборки s. Исходный код Редактировать
proc skewnessS[T](x: openArray[T]): float: Вычисляет эксцесс выборки x. Исходный код Редактировать
proc slope(r: RunningRegress): float {....raises: [], tags: [], forbids: [].}: Вычисляет текущий наклон r. Исходный код Редактировать
proc standardDeviation(s: RunningStat): float {....raises: [], tags: [], forbids: [].}: Вычисляет текущее стандартное отклонение генеральной совокупности s. Исходный код Редактировать
proc standardDeviation[T](x: openArray[T]): float: Вычисляет стандартное отклонение генеральной совокупности x. Исходный код Редактировать

proc standardDeviationS(s: RunningStat): float {....raises: [], tags: [], forbids: [].}: Вычисляет текущую выборочную стандартную ошибку s. Исходный код Изменить
proc standardDeviationS[T](x: openArray[T]): float: Вычисляет выборочную стандартную ошибку x. Исходный код Изменить
proc variance(s: RunningStat): float {....raises: [], tags: [], forbids: [].}: Вычисляет текущую дисперсию генеральной совокупности s. Исходный код Изменить
proc variance[T](x: openArray[T]): float: Вычисляет дисперсию генеральной совокупности x. Исходный код Изменить
proc varianceS(s: RunningStat): float {....raises: [], tags: [], forbids: [].}: Вычисляет текущую выборочную дисперсию s. Исходный код Изменить
proc varianceS[T](x: openArray[T]): float: Вычисляет выборочную дисперсию x. Исходный код Изменить