特征 Stats

pub trait Stats {
Show 13 methods    // Required methods
    fn sum(&self) -> f64;
    fn min(&self) -> f64;
    fn max(&self) -> f64;
    fn mean(&self) -> f64;
    fn median(&self) -> f64;
    fn var(&self) -> f64;
    fn std_dev(&self) -> f64;
    fn std_dev_pct(&self) -> f64;
    fn median_abs_dev(&self) -> f64;
    fn median_abs_dev_pct(&self) -> f64;
    fn percentile(&self, pct: f64) -> f64;
    fn quartiles(&self) -> (f64, f64, f64);
    fn iqr(&self) -> f64;
}

🔬这是一个仅限 nightly 版本的实验性 API。 (test)

展开描述

提供对单变量数值样本集进行简单描述性统计的特征。

必需方法§

fn sum(&self) -> f64

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样本的总和。

注意：此方法牺牲性能以换取精度。依赖于 IEEE 754 算术保证。请参阅正确性证明：“自适应精度浮点算术和快速稳健的几何谓词”

fn min(&self) -> f64

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样本的最小值。

fn max(&self) -> f64

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样本的最大值。

fn mean(&self) -> f64

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样本的算术平均值（平均数）：总和除以样本数。

参见：https://en.wikipedia.org/wiki/Arithmetic_mean

fn median(&self) -> f64

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样本的中位数：将样本的较低一半与较高一半分隔开的值。等于 self.percentile(50.0)。

参见：https://en.wikipedia.org/wiki/Median

fn var(&self) -> f64

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样本的方差：每个样本与样本均值之差的平方的偏差校正均值。请注意，这计算的是*样本方差*，而不是假定为未知的总体方差。因此，它通过除以 `(n-1)` 而不是 `n`，来校正如果计算总体方差时会出现的 `(n-1)/n` 偏差。

参见：https://en.wikipedia.org/wiki/Variance

fn std_dev(&self) -> f64

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标准差：样本方差的平方根。

注意：对于非正态分布，这不是一个稳健的统计量。对于未知分布，请优先使用 `median_abs_dev`。

参见：https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_deviation

fn std_dev_pct(&self) -> f64

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标准差占平均值的百分比。请参阅 `std_dev` 和 `mean`。

注意：对于非正态分布，这不是一个稳健的统计量。对于未知分布，请优先使用 `median_abs_dev_pct`。

fn median_abs_dev(&self) -> f64

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样本中每个样本与样本中位数的绝对偏差的缩放中位数。这是样本变异性的稳健（分布无关）估计量。如果您不能假设您的样本呈正态分布，请优先使用此方法而不是 `std_dev`。请注意，这按常数 `1.4826` 缩放，以便将其用作标准差的一致估计量。

参见：https://en.wikipedia.org/wiki/Median_absolute_deviation

fn median_abs_dev_pct(&self) -> f64

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中位数绝对偏差占中位数的百分比。请参阅 `median_abs_dev` 和 `median`。

fn percentile(&self, pct: f64) -> f64

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百分位数：`self` 中 `pct` 百分比的值低于该值。例如，percentile(95.0) 将返回值 `v`，使得 `self` 中 95% 的样本 `s` 满足 `s <= v`。

通过最近排名的线性插值计算。

参见：https://en.wikipedia.org/wiki/Percentile

fn quartiles(&self) -> (f64, f64, f64)

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样本的四分位数：将样本分为四个相等组的三个值，每组包含 1/4 的数据。中间值是中位数。请参阅 `median` 和 `percentile`。此函数计算 3 个四分位数可能比 3 次调用 `percentile` 更有效，但在其他方面是等效的。

另请参见：https://en.wikipedia.org/wiki/Quartile

fn iqr(&self) -> f64

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四分位距：第 25 个百分位数（第 1 四分位数）和第 75 个百分位数（第 3 四分位数）之间的差异。请参阅 `quartiles`。

另请参见：https://en.wikipedia.org/wiki/Interquartile_range

外部类型的实现§

impl Stats for [f64]

fn sum(&self) -> f64

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fn min(&self) -> f64

🔬这是一个仅限 nightly 版本的实验性 API。 (test)

fn max(&self) -> f64

🔬这是一个仅限 nightly 版本的实验性 API。 (test)

fn mean(&self) -> f64

🔬这是一个仅限 nightly 版本的实验性 API。 (test)

fn median(&self) -> f64

🔬这是一个仅限 nightly 版本的实验性 API。 (test)

fn var(&self) -> f64

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fn std_dev(&self) -> f64

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fn std_dev_pct(&self) -> f64

🔬这是一个仅限 nightly 版本的实验性 API。 (test)

fn median_abs_dev(&self) -> f64

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fn median_abs_dev_pct(&self) -> f64

🔬这是一个仅限 nightly 版本的实验性 API。 (test)

fn percentile(&self, pct: f64) -> f64

🔬这是一个仅限 nightly 版本的实验性 API。 (test)

fn quartiles(&self) -> (f64, f64, f64)

🔬这是一个仅限 nightly 版本的实验性 API。 (test)

fn iqr(&self) -> f64

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实现者§