stats

Статистическая платформа для выполнения базового статистического анализа данных. Данные анализируются за один проход, когда значение данных передается объектам RunningStat или RunningRegress

RunningStat рассчитывается для одного набора данных

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

RunningRegress рассчитывается для двух наборов данных

n
наклон
перехват
корреляция

Предоставлены процедуры для расчета статистических данных по массивам и последовательностям.

Однако, если требуется более одной статистической вычисления, более эффективно передать данные один раз в объект RunningStat и вызвать многочисленные статистические процедуры для объекта RunningStat.

var rs: RunningStat
rs.push(MySeqOfData)
rs.mean()
rs.variance()
rs.skewness()
rs.kurtosis()

Пример:

static:
  block:
    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
    template `===`(a, b: float): bool = (abs(a - b) < 1e-9)
    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

RunningStat = object n*: int ## number of pushed data min*, max*, sum*: float ## self-explaining mom1, mom2, mom3, mom4: float ## statistical moments, mom1 is mean: накопитель статистических данных Исходный код Изменить
RunningRegress = object n*: int ## number of pushed data x_stats*: RunningStat ## stats for first set of data y_stats*: RunningStat ## stats for second set of data s_xy: float ## accumulated data for combined xy: накопитель для расчетов регрессии Исходный код Изменить

Процедуры

proc clear(s: var RunningStat) {...}{.raises: [], tags: [].}

сбросить s Исходный код Редактировать

proc push(s: var RunningStat; x: float) {...}{.raises: [], tags: [].}

добавляет значение x для обработки Исходный код Редактировать

proc push(s: var RunningStat; x: int) {...}{.raises: [], tags: [].}

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 x для обработки.

Целочисленные значения x просто преобразуются в float и вызывается другая операция добавления.

Исходный код Редактировать

proc mean(s: RunningStat): float {...}{.raises: [], tags: [].}

вычисляет текущее среднее значение s Исходный код Редактировать

proc variance(s: RunningStat): float {...}{.raises: [], tags: [].}

вычисляет текущую дисперсию генеральной совокупности s Исходный код Редактировать

proc varianceS(s: RunningStat): float {...}{.raises: [], tags: [].}

вычисляет текущую выборочную дисперсию s Исходный код Редактировать

proc standardDeviation(s: RunningStat): float {...}{.raises: [], tags: [].}

вычисляет текущее среднее квадратическое отклонение генеральной совокупности s Исходный код Редактировать

proc standardDeviationS(s: RunningStat): float {...}{.raises: [], tags: [].}

вычисляет текущее среднее квадратическое отклонение выборки s Исходный код Редактировать

proc skewness(s: RunningStat): float {...}{.raises: [], tags: [].}

вычисляет текущий коэффициент асимметрии генеральной совокупности s Исходный код Редактировать

proc skewnessS(s: RunningStat): float {...}{.raises: [], tags: [].}

вычисляет текущий коэффициент асимметрии выборки s Исходный код Редактировать

proc kurtosis(s: RunningStat): float {...}{.raises: [], tags: [].}

вычисляет текущий эксцесс генеральной совокупности s Исходный код Редактировать

proc kurtosisS(s: RunningStat): float {...}{.raises: [], tags: [].}

вычисляет текущий эксцесс выборки s Исходный код Редактировать

proc `+`(a, b: RunningStat): RunningStat {...}{.raises: [], tags: [].}

объединяет два объекта RunningStats.

Полезно при параллельном анализе рядов данных, когда необходимо повторно объединить результаты параллельных вычислений.

Исходный код Редактировать

proc `+=`(a: var RunningStat; b: RunningStat) {...}{.inline, raises: [], tags: [].}

добавляет второй RunningStats b к a Исходный код Редактировать

proc `$`(a: RunningStat): string {...}{.raises: [], tags: [].}

генерирует строковое представление объекта RunningStat. Точный формат в настоящее время не определен и может быть изменен. В настоящее время он содержит:

количество проб
минимальное и максимальное значения
сумму, среднее значение и стандартное отклонение.

Исходный код Редактировать

proc mean[T](x: openArray[T]): float

вычисляет среднее значение x Исходный код Редактировать

proc variance[T](x: openArray[T]): float

вычисляет дисперсию генеральной совокупности x Исходный код Редактировать

proc varianceS[T](x: openArray[T]): float

вычисляет выборочную дисперсию x Исходный код Редактировать

proc standardDeviation[T](x: openArray[T]): float

вычисляет среднее квадратическое отклонение генеральной совокупности x Исходный код Редактировать

proc standardDeviationS[T](x: openArray[T]): float

вычисляет среднее квадратическое отклонение выборки x Исходный код Редактировать

proc skewness[T](x: openArray[T]): float

вычисляет коэффициент асимметрии генеральной совокупности x Исходный код Редактировать

proc skewnessS[T](x: openArray[T]): float

вычисляет коэффициент асимметрии выборки x Исходный код Редактировать

proc kurtosis[T](x: openArray[T]): float

вычисляет эксцесс генеральной совокупности x Исходный код Редактировать

proc kurtosisS[T](x: openArray[T]): float

вычисляет эксцесс выборки x Исходный код Редактировать

proc clear(r: var RunningRegress) {...}{.raises: [], tags: [].}

сбросить r Исходный код Редактировать

proc push(r: var RunningRegress; x, y: float) {...}{.raises: [], tags: [].}

добавляет два значения x и y для обработки Исходный код Редактировать

proc push(r: var RunningRegress; x, y: int) {...}{.inline, raises: [], tags: [].}

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 slope(r: RunningRegress): float {...}{.raises: [], tags: [].}

вычисляет текущий наклон r Исходный код Редактировать

proc intercept(r: RunningRegress): float {...}{.raises: [], tags: [].}

вычисляет текущий свободный член r Исходный код Редактировать

proc correlation(r: RunningRegress): float {...}{.raises: [], tags: [].}

вычисляет текущую корреляцию двух наборов данных, добавленных в r Исходный код Редактировать

proc `+`(a, b: RunningRegress): RunningRegress {...}{.raises: [], tags: [].}

объединяет два объекта RunningRegress.

Исходный код Редактировать

proc `+=`(a: var RunningRegress; b: RunningRegress) {...}{.raises: [], tags: [].}

добавляет RunningRegress b к a Исходный код Редактировать