Écart-type de LINQ
5 réponses
Vous pouvez faire votre propre extension de calcul
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;
}
}
si vous avez un échantillon de la population plutôt que de l'ensemble de la population, vous devez utiliser ret = Math.Sqrt(sum / (count - 1)); .
Transformé en extension à partir de Ajout d'Écart-type de LINQ par Chris Bennett .
la réponse de Dynami fonctionne mais fait plusieurs passages à travers les données pour obtenir un résultat. Il s'agit d'une méthode à passage unique qui calcule l'écart type de l'échantillon :
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;
}
c'est le exemple d'écart type puisqu'il divise par n - 1 . Pour l'écart-type normal, vous devez diviser par n à la place.
on utilise à Cette Welford de la méthode qui a une précision numérique plus élevée que celle de la méthode Average(x^2)-Average(x)^2 .
cela convertit la réponse de David Clarke en une extension qui suit la même forme que les autres fonctions agrégées de LINQ comme la moyenne.
utilisation serait: 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));
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)))
}