質問

LINQモデルが集計SQL関数STDDEV()(標準偏差)していますか?

そうでない場合は、それを計算するための最も簡単な/ベストプラクティスの方法は何ですか?

例:

  SELECT test_id, AVERAGE(result) avg, STDDEV(result) std 
    FROM tests
GROUP BY test_id
役に立ちましたか?

解決

あなたはそれを計算する独自の拡張を行うことができます。

public static class Extensions
{
    public static double StdDev(this IEnumerable<double> values)
    {
       double ret = 0;
       int count = values.Count();
       if (count  > 1)
       {
          //Compute the Average
          double avg = values.Average();

          //Perform the Sum of (value-avg)^2
          double sum = values.Sum(d => (d - avg) * (d - avg));

          //Put it all together
          ret = Math.Sqrt(sum / count);
       }
       return ret;
    }
}

はの人口全体ではなく、人口ののサンプルを持っている場合は、あなたがret = Math.Sqrt(sum / (count - 1));を使用する必要があります。

標準の追加から拡張変身クリス・ベネットするにより、LINQに偏ります。

他のヒント

Dynamiの答えは動作しますが、結果を得るために、データを通して複数のパスを作成します。これは、のサンプル標準偏差を算出するシングルパス方式である

public static double StdDev(this IEnumerable<double> values)
{
    // ref: http://warrenseen.com/blog/2006/03/13/how-to-calculate-standard-deviation/
    double mean = 0.0;
    double sum = 0.0;
    double stdDev = 0.0;
    int n = 0;
    foreach (double val in values)
    {
        n++;
        double delta = val - mean;
        mean += delta / n;
        sum += delta * (val - mean);
    }
    if (1 < n)
        stdDev = Math.Sqrt(sum / (n - 1));

    return stdDev;
}
それはn - 1によって分割ので

これはのサンプル標準偏差です。通常の標準偏差のためには、代わりにnで割る必要があります。

これはウェルフォードのを使用していますAverage(x^2)-Average(x)^2方法と比較して、より高い数値精度を有する方法

これは普通のような他の集計LINQ機能と同じ形式を以下の拡張子にデビッド・クラークの答えを変換します。

使用法は次のようになります。var stdev = data.StdDev(o => o.number)

public static class Extensions
{
    public static double StdDev<T>(this IEnumerable<T> list, Func<T, double> values)
    {
        // ref: https://stackoverflow.com/questions/2253874/linq-equivalent-for-standard-deviation
        // ref: http://warrenseen.com/blog/2006/03/13/how-to-calculate-standard-deviation/ 
        var mean = 0.0;
        var sum = 0.0;
        var stdDev = 0.0;
        var n = 0;
        foreach (var value in list.Select(values))
        {
            n++;
            var delta = value - mean;
            mean += delta / n;
            sum += delta * (value - mean);
        }
        if (1 < n)
            stdDev = Math.Sqrt(sum / (n - 1));

        return stdDev; 

    }
} 
var stddev = Math.Sqrt(data.Average(z=>z*z)-Math.Pow(data.Average(),2));

ストレートポイント(およびC#> 6.0)に、デュナミスの答えは、このようになります。

    public static double StdDev(this IEnumerable<double> values)
    {
        var count = values?.Count() ?? 0;
        if (count <= 1) return 0;

        var avg = values.Average();
        var sum = values.Sum(d => Math.Pow(d - avg, 2));

        return Math.Sqrt(sum / count);
    }
public static double StdDev(this IEnumerable<int> values, bool as_sample = false)
{
    var count = values.Count();
    if (count > 0) // check for divide by zero
    // Get the mean.
    double mean = values.Sum() / count;

    // Get the sum of the squares of the differences
    // between the values and the mean.
    var squares_query =
        from int value in values
        select (value - mean) * (value - mean);
    double sum_of_squares = squares_query.Sum();
    return Math.Sqrt(sum_of_squares / (count - (as_sample ? 1 : 0)))
}
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