Trait test::stats::Stats[−][src]

pub trait Stats {

Show 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;

}
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Trait，它提供关于单变量数字样本集的简单描述性统计信息。

Required methods

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样本的总和。

Note: 这种方法牺牲了性能的准确性。取决于 IEEE-754 的算法保证。 请参见正确性证明: “Adaptive Precision Floating-Point Arithmetic and Fast Robust Geometric Predicates”

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样品的最小值。

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样品的最大值。

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样本的算术平均值 (average): 总和除以样本数。

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

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样本中位数: 将样本下半部分与样本上半部分分开的值。 等于 self.percentile(50.0)。

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

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样本方差: 每个样本与样本均值之差的平方的偏差校正后的平均值。 请注意，这是计算 sample variance 而不是总体方差 (假定该方差是未知的)。 因此，通过除以 (n-1) 而不是 n，它可以纠正如果我们计算总体方差时出现的 (n-1)/n 偏差。

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

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标准偏差: 样本方差的平方根。

Note: 对于非正态分布，这不是一个可靠的统计数据。 对于未知的发行版，最好使用 median_abs_dev。

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

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标准偏差，以平均值的百分比表示。请参见 std_dev 和 mean。

Note: 对于非正态分布，这不是一个可靠的统计数据。 对于未知的发行版，最好使用 median_abs_dev_pct。

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每个样本与样本中位数的绝对偏差的标度中位数。 这是样本可变性的可靠 (distribution-agnostic) 估计器。 如果您不能假定样本是正态分布的，则优先使用 std_dev。 请注意，常量 1.4826 对它进行了缩放，以使其可用作标准偏差的一致估计量。

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

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

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百分位数: self 中的值所占的 pct 百分比以下的值。 例如，percentile(95.0) 将返回值 v，以使 self 中 95% 的样本 s 满足 s <= v。

通过最接近等级之间的线性插值计算。

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

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样本四分位数: 将样本分为四个相等组的三个值，每个组的数据为 1/4。 中间值为中间值。 请参见 median 和 percentile。 与对 percentile 的 3 个调用相比，此函数可以更有效地计算 3 个四分位数，但在其他方面等效。

也可以看看: https://en.wikipedia.org/wiki/Quartile

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四分位间距: 第 25 个百分位数 (第 1 个四分位数) 和第 75 个百分位数 (第 3 个四分位数) 之间的差。 请参见 quartiles。

也可以看看: https://en.wikipedia.org/wiki/Interquartile_range

Implementations on Foreign Types

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Implementors