統計処理クラス(テンプレート行列＆std::array版) [詳解]

#include <ARCS6/lib/Statistics.hh>

静的公開メンバ関数
template<size_t N, size_t M>
static double	Mean (const Matrix< N, M > &U)
	行列U全体の平均を計算する

template<size_t N, size_t M>
static void	MeanRow (const Matrix< N, M > &U, Matrix< 1, M > &y)
	行列Uの横方向の平均を計算して縦ベクトルを出力する関数

template<size_t N, size_t M>
static void	MeanColumn (const Matrix< N, M > &U, Matrix< N, 1 > &y)
	行列Uの縦方向の平均を計算して横ベクトルを出力する関数

template<size_t N>
static double	Mean (const std::array< double, N > &u)
	配列uの平均を計算する

template<size_t N, size_t M>
static double	SampledVariance (const Matrix< N, M > &U)
	行列U全体の標本分散を求める

template<size_t N>
static double	SampledVariance (const std::array< double, N > &u)
	配列uの標本分散を求める

template<size_t N, size_t M>
static double	UnbiasedVariance (const Matrix< N, M > &U)
	行列U全体の不偏分散を求める

template<size_t N, size_t M>
static void	UnbiasedVarianceRow (const Matrix< N, M > &U, Matrix< 1, M > &y)
	行列Uの横方向の不偏分散を求めて縦ベクトルを出力する関数

template<size_t N, size_t M>
static void	UnbiasedVarianceColumn (const Matrix< N, M > &U, Matrix< N, 1 > &y)
	行列Uの縦方向の不偏分散を求めて横ベクトルを出力する関数

template<size_t N>
static double	UnbiasedVariance (const std::array< double, N > &u)
	配列uの不偏分散を求める

template<size_t N, size_t M>
static double	Variance (const Matrix< N, M > &U)
	行列U全体の分散を求める(エイリアス)

template<size_t N, size_t M>
static void	VarianceRow (const Matrix< N, M > &U, Matrix< 1, M > &y)
	行列Uの横方向の不偏分散を求めて縦ベクトルを出力する関数(エイリアス)

template<size_t N, size_t M>
static void	VarianceColumn (const Matrix< N, M > &U, Matrix< N, 1 > &y)
	行列Uの縦方向の不偏分散を求めて横ベクトルを出力する関数(エイリアス)

template<size_t N>
static double	Variance (const std::array< double, N > &u)
	配列uの分散を求める(エイリアス)

template<size_t N, size_t M>
static double	StandardDeviation (const Matrix< N, M > &U)
	行列U全体の標準偏差を求める

template<size_t N, size_t M>
static void	StandardDeviationRow (const Matrix< N, M > &U, Matrix< 1, M > &y)
	行列Uの横方向の標準偏差を求めて縦ベクトルを出力する関数

template<size_t N, size_t M>
static void	StandardDeviationColumn (const Matrix< N, M > &U, Matrix< N, 1 > &y)
	行列Uの縦方向の標準偏差を求めて横ベクトルを出力する関数

template<size_t N>
static double	StandardDeviation (const std::array< double, N > &u)
	配列uの標準偏差を求める

template<size_t N, size_t M>
static double	Covariance (const Matrix< N, M > &U1, const Matrix< N, M > &U2)
	行列U1と行列U2の間の共分散を計算する

template<size_t N>
static double	Covariance (const std::array< double, N > &u1, const std::array< double, N > &u2)
	配列u1と配列u2の間の共分散を計算する

template<size_t N, size_t M>
static double	Correlation (const Matrix< N, M > &U1, const Matrix< N, M > &U2)
	行列U1と行列U2の間のピアソンの相関係数を求める

template<size_t N>
static double	Correlation (const std::array< double, N > &u1, const std::array< double, N > &u2)
	配列u1と配列u2の間のピアソンの相関係数を求める

詳解

統計処理クラス(テンプレート行列＆std::array版)

関数詳解

◆ Correlation() [1/2]

template<size_t N, size_t M>

static double ARCS::Statistics::Correlation	(	const Matrix< N, M > &	U1,
		const Matrix< N, M > &	U2 )

inlinestatic

行列U1と行列U2の間のピアソンの相関係数を求める

テンプレート引数

N	列の数(行列の横幅)
M	行の数(行列の高さ)

引数

[in]	U1	入力行列1
[in]	U2	入力行列2

戻り値: ピアソンの相関係数(スカラー)

◆ Correlation() [2/2]

template<size_t N>

static double ARCS::Statistics::Correlation	(	const std::array< double, N > &	u1,
		const std::array< double, N > &	u2 )

inlinestatic

配列u1と配列u2の間のピアソンの相関係数を求める

テンプレート引数

N 配列の長さ

引数

[in]	u1	入力配列1
[in]	u2	入力配列2

戻り値: ピアソンの相関係数(スカラー)

◆ Covariance() [1/2]

template<size_t N, size_t M>

static double ARCS::Statistics::Covariance	(	const Matrix< N, M > &	U1,
		const Matrix< N, M > &	U2 )

inlinestatic

行列U1と行列U2の間の共分散を計算する

テンプレート引数

N	列の数(行列の横幅)
M	行の数(行列の高さ)

引数

[in]	U1	入力行列1
[in]	U2	入力行列2

戻り値: 共分散(スカラー)

◆ Covariance() [2/2]

template<size_t N>

static double ARCS::Statistics::Covariance	(	const std::array< double, N > &	u1,
		const std::array< double, N > &	u2 )

inlinestatic

配列u1と配列u2の間の共分散を計算する

テンプレート引数

N 配列の長さ

引数

[in]	u1	入力配列1
[in]	u2	入力配列2

戻り値: 共分散(スカラー)

◆ Mean()

template<size_t N, size_t M>

static double ARCS::Statistics::Mean ( const Matrix< N, M > & U )

inlinestatic

行列U全体の平均を計算する

テンプレート引数

N	列の数(行列の横幅)
M	行の数(行列の高さ)

引数

[in] U 入力行列

戻り値: 平均値(スカラー)

◆ MeanColumn()

template<size_t N, size_t M>

static void ARCS::Statistics::MeanColumn	(	const Matrix< N, M > &	U,
		Matrix< N, 1 > &	y )

inlinestatic

行列Uの縦方向の平均を計算して横ベクトルを出力する関数

テンプレート引数

N	列の数(行列の横幅)
M	行の数(行列の高さ)

引数

[in]	U	入力行列
[out]	y	列の平均を示す横ベクトル

◆ MeanRow()

template<size_t N, size_t M>

static void ARCS::Statistics::MeanRow	(	const Matrix< N, M > &	U,
		Matrix< 1, M > &	y )

inlinestatic

行列Uの横方向の平均を計算して縦ベクトルを出力する関数

テンプレート引数

N	列の数(行列の横幅)
M	行の数(行列の高さ)

引数

[in]	U	入力行列
[out]	y	行の平均を示す縦ベクトル

◆ SampledVariance() [1/2]

template<size_t N, size_t M>

static double ARCS::Statistics::SampledVariance ( const Matrix< N, M > & U )

inlinestatic

行列U全体の標本分散を求める

テンプレート引数

N	列の数(行列の横幅)
M	行の数(行列の高さ)

引数

[in] U 入力行列

戻り値: 標本分散(スカラー)

◆ SampledVariance() [2/2]

template<size_t N>

static double ARCS::Statistics::SampledVariance ( const std::array< double, N > & u )

inlinestatic

配列uの標本分散を求める

テンプレート引数

N 配列の長さ

引数

[in] u 入力配列

戻り値: 標本分散(スカラー)

◆ StandardDeviation() [1/2]

template<size_t N, size_t M>

static double ARCS::Statistics::StandardDeviation ( const Matrix< N, M > & U )

inlinestatic

行列U全体の標準偏差を求める

テンプレート引数

N	列の数(行列の横幅)
M	行の数(行列の高さ)

引数

[in] U 入力行列

戻り値: 標準偏差(スカラー)

◆ StandardDeviation() [2/2]

template<size_t N>

static double ARCS::Statistics::StandardDeviation ( const std::array< double, N > & u )

inlinestatic

配列uの標準偏差を求める

テンプレート引数

N 配列の長さ

引数

[in] u 入力配列

戻り値: 標準偏差(スカラー)

◆ StandardDeviationColumn()

template<size_t N, size_t M>

static void ARCS::Statistics::StandardDeviationColumn	(	const Matrix< N, M > &	U,
		Matrix< N, 1 > &	y )

inlinestatic

行列Uの縦方向の標準偏差を求めて横ベクトルを出力する関数

テンプレート引数

N	列の数(行列の横幅)
M	行の数(行列の高さ)

引数

[in]	U	入力行列
[out]	y	列の標準偏差を示す横ベクトル

◆ StandardDeviationRow()

template<size_t N, size_t M>

static void ARCS::Statistics::StandardDeviationRow	(	const Matrix< N, M > &	U,
		Matrix< 1, M > &	y )

inlinestatic

行列Uの横方向の標準偏差を求めて縦ベクトルを出力する関数

テンプレート引数

N	列の数(行列の横幅)
M	行の数(行列の高さ)

引数

[in]	U	入力行列
[out]	y	行の標準偏差を示す縦ベクトル

◆ UnbiasedVariance() [1/2]

template<size_t N, size_t M>

static double ARCS::Statistics::UnbiasedVariance ( const Matrix< N, M > & U )

inlinestatic

行列U全体の不偏分散を求める

テンプレート引数

N	列の数(行列の横幅)
M	行の数(行列の高さ)

引数

[in] U 入力行列

戻り値: 不偏分散(スカラー)

◆ UnbiasedVariance() [2/2]

template<size_t N>

static double ARCS::Statistics::UnbiasedVariance ( const std::array< double, N > & u )

inlinestatic

配列uの不偏分散を求める

テンプレート引数

N 配列の長さ

引数

[in] u 入力配列

戻り値: 不偏分散(スカラー)

◆ UnbiasedVarianceColumn()

template<size_t N, size_t M>

static void ARCS::Statistics::UnbiasedVarianceColumn	(	const Matrix< N, M > &	U,
		Matrix< N, 1 > &	y )

inlinestatic

行列Uの縦方向の不偏分散を求めて横ベクトルを出力する関数

テンプレート引数

N	列の数(行列の横幅)
M	行の数(行列の高さ)

引数

[in]	U	入力行列
[out]	y	列の不偏分散を示す横ベクトル

◆ UnbiasedVarianceRow()

template<size_t N, size_t M>

static void ARCS::Statistics::UnbiasedVarianceRow	(	const Matrix< N, M > &	U,
		Matrix< 1, M > &	y )

inlinestatic

行列Uの横方向の不偏分散を求めて縦ベクトルを出力する関数

テンプレート引数

N	列の数(行列の横幅)
M	行の数(行列の高さ)

引数

[in]	U	入力行列
[out]	y	行の不偏分散を示す縦ベクトル

◆ Variance() [1/2]

template<size_t N, size_t M>

static double ARCS::Statistics::Variance ( const Matrix< N, M > & U )

inlinestatic

行列U全体の分散を求める(エイリアス)

テンプレート引数

N	列の数(行列の横幅)
M	行の数(行列の高さ)

引数

[in] U 入力行列

戻り値: 不偏分散(スカラー)

◆ Variance() [2/2]

template<size_t N>

static double ARCS::Statistics::Variance ( const std::array< double, N > & u )

inlinestatic

配列uの分散を求める(エイリアス)

テンプレート引数

N 配列の長さ

引数

[in] u 入力配列

戻り値: 不偏分散(スカラー)

◆ VarianceColumn()

template<size_t N, size_t M>

static void ARCS::Statistics::VarianceColumn	(	const Matrix< N, M > &	U,
		Matrix< N, 1 > &	y )

inlinestatic

行列Uの縦方向の不偏分散を求めて横ベクトルを出力する関数(エイリアス)

テンプレート引数

N	列の数(行列の横幅)
M	行の数(行列の高さ)

引数

[in]	U	入力行列
[out]	y	列の不偏分散を示す横ベクトル

◆ VarianceRow()

template<size_t N, size_t M>

static void ARCS::Statistics::VarianceRow	(	const Matrix< N, M > &	U,
		Matrix< 1, M > &	y )

inlinestatic

行列Uの横方向の不偏分散を求めて縦ベクトルを出力する関数(エイリアス)

テンプレート引数

N	列の数(行列の横幅)
M	行の数(行列の高さ)

引数

[in]	U	入力行列
[out]	y	行の不偏分散を示す縦ベクトル

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

ARCS6/lib/Statistics.hh

静的公開メンバ関数

詳解

関数詳解

◆ Correlation() [1/2]

◆ Correlation() [2/2]

◆ Covariance() [1/2]

◆ Covariance() [2/2]

◆ Mean()

◆ MeanColumn()

◆ MeanRow()

◆ SampledVariance() [1/2]

◆ SampledVariance() [2/2]

◆ StandardDeviation() [1/2]

◆ StandardDeviation() [2/2]

◆ StandardDeviationColumn()

◆ StandardDeviationRow()

◆ UnbiasedVariance() [1/2]

◆ UnbiasedVariance() [2/2]

◆ UnbiasedVarianceColumn()

◆ UnbiasedVarianceRow()

◆ Variance() [1/2]

◆ Variance() [2/2]

◆ VarianceColumn()

◆ VarianceRow()