Écart-type de LINQ

N'modèle LINQ, le total de la fonction SQL STDDEV() (écart-type)?

Si non, quel est le plus simple /les meilleures pratiques de la façon de le calculer?

Exemple:

  SELECT test_id, AVERAGE(result) avg, STDDEV(result) std 
    FROM tests
GROUP BY test_id
InformationsquelleAutor Steven | 2010-02-12
  1. 93

    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 l'ensemble de la population, alors vous devriez utiliser ret = Math.Sqrt(sum /(count - 1));.

    Transformé en extension à partir de L'ajout d'Écart-type de LINQ par Chris Bennett.

    • Je ferais le test "des valeurs.Count() > 1", parce que si c'est exactement 1, vous allez avoir une erreur de division par zéro lorsque vous calculez la valeur de retour.
    • Les mathématiques.pow(d-avg, 2)? J'aimerais passer l'appel de la fonction et de l'utilisation (d-avg)*(d-avg)
    • Que diriez-vous d'un exemple d'utilisation. Merci!
    • La ligne ret = Math.Sqrt((somme) / valeurs.Count()-1); manque des parenthèses autour de valeurs.Count()-1, il convient de ret = Math.Sqrt(sum / (les valeurs.Count()-1));
    • J'étais à la recherche pour cela et il m'a fallu un certain temps pour comprendre comment utiliser l'extension, mais ici, c'est la manière d'appliquer la méthode décrite ci-dessus: stdev = g.Select(o => o.number).StdDev().
    • Inconvénient de cette est que évalue l'entrée deux fois, ce qui est déconseillé pour IEnumerable<T> paramètres.
    • Rozhkov - Pourquoi avez-vous retiré la - 1? Selon ceci la - 1 est nécessaire.
    • Est-il un moyen de faire semblable à une moyenne mobile comme dans: stackoverflow.com/a/23493727/75129

    InformationsquelleAutor Dynami Le Savard
  2. 57

    Dynami la réponse de travaux, mais effectue plusieurs passages à travers les données pour obtenir un résultat. C'est un seul passage méthode qui calcule le écart-type d'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 écart-type d'échantillon car il divise par n - 1. Pour l'écart-type vous avez besoin de diviser par n à la place.

    Il utilise Welford de la méthode qui a le plus de précision numérique par rapport à la Average(x^2)-Average(x)^2 méthode.

    • Vous ne pouvez pas avoir réitéré l'ensemble de la séquence de plus d'une fois, mais votre méthode va encore faire deux appels à GetEnumerator (qui pourrait être le déclenchement d'un complexe de requête SQL). Pourquoi ne pas ignorer l'état et vérifier le n à la fin de la boucle?
    • Merci Gédéon, supprime un niveau d'imbrication trop. Vous avez raison sur le SQL, il n'est pas pertinent pour ce que je suis en train de travailler, donc je n'avais pas considéré comme l'implication.
    • Il vous manque une définition de n. Il convient également de noter que la division de la somme par (n-1) au lieu de n en fait un écart-type d'échantillon
    • Merci Neil, a ajouté la déclaration de n et de votre point de l'échantillon écart-type est noté.
    • Afin de rendre cela plus soigneusement reproduire le SQL, j'ai changé this IEnumerable<double?> values et val in values.Where(val => val != null). Aussi, je note que cette méthode (Welford de la méthode) est plus précis et plus rapide que la méthode ci-dessus.
    • J'ai édité votre réponse, il est clair que vous êtes le calcul de la de l'échantillon écart-type, pas normal écart-type.

    InformationsquelleAutor David Clarke
  3. 29

    Ce convertit David Clarke répondre dans une extension qui suit la même forme que les autres agrégats LINQ des fonctions comme la Moyenne.

    D'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; 

    }
}
    • Notez que Average/Min/Max/etc ont des surcharges avec et sans sélecteur de fonctions. Ils ont aussi des surcharges pour les types intégraux, float, etc.
    InformationsquelleAutor Will Mathies
  4. 2
    var stddev = Math.Sqrt(data.Average(z=>z*z)-Math.Pow(data.Average(),2));
    InformationsquelleAutor Vitas
  5. 0
    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)))
}
    • Remarque c'est toujours de faire plusieurs passages à travers les données - ok, si une petite dataset, mais pas bon pour les grandes valeurs de count.
    InformationsquelleAutor duc14s