Var

行列/ベクトル要素の値の分散を計算します。

double vector::Var();

double vector::Var(
const int ddof // デルタ自由度
);

double matrix::Var();

vector matrix::Var(
const int axis // 軸
);

vector matrix::Var(
const int axis, // 軸
const int ddof // デルタ自由度
);

パラメータ

axis

[in] 軸。0 — 水平軸、1 — 垂直軸

ddof

[in] 「デルタ自由度」：計算で使われる除数はN - ddofで、ここでNは要素の数を表します。デフォルトは0。

戻り値

分散：スカラーまたはベクトル

注意事項

分散は、平均からの二乗偏差の平均です。つまり、var = mean(x)、ここで x = abs(a - a.mean())**2です。

平均は通常、x.sum() / (N - ddof)として計算されます。ここで、N = len(x)です。

ddof=0の場合の式は、「母集団分散」と呼ばれることがあります。ddof > 0（最も一般的には1）の場合、得られる値は「標本分散」と呼ばれることがあります。

例

matrixf matrix_a={{10,3,2},{1,8,12},{6,5,4},{7,11,9}};
Print("matrix_a\n",matrix_a);

vectorf cols_var=matrix_a.Var(0);
vectorf rows_var=matrix_a.Var(1);
float matrix_var=matrix_a.Var();

Print("cols_var ",cols_var);
Print("rows_var ",rows_var);
Print("var value ",matrix_var);

/*
matrix_a
[[10,3,2]
[1,8,12]
[6,5,4]
[7,11,9]]
cols_var [10.5,9.1875,15.6875]
rows_var [12.666667,20.666666,0.66666669,2.6666667]
var value 11.916666984558105
*/

Std

LinearRegression