統計 の

統計について

「統計学」は、多くの側面を持つ、大きく複雑な分野です。

いくつかの側面は、Randomnessの概念で触れられています。これは独立した、しかし関連する分野です。

最も単純なところでは、統計学は、イテラブルなデータの集まりを1つの値にまとめる方法を扱います。 Juliaを始めたばかりの人は、この言語に標準で組み込まれている関数があまりに少ないことに驚くかもしれません。

• sum：数値を合計します。
• minとmax：与えられた引数のうちの極値を取得します。
• extrema：イテラブルの（最小値、最大値）のタプルを取得します。
• length：すべての値の個数を数えます。
• count：ある条件を満たす値だけを数えます。

julia> v = collect(1:0.2:3)
11-element Vector{Float64}:
 1.0
 1.2
 ... # display truncated
 3.0

julia> mean(v)
2.0

julia> extrema(v)
(1.0, 3.0)

julia> length(v)
11

julia> min('g', 'a', 'c')
'a': ASCII/Unicode U+0061 (category Ll: Letter, lowercase)

julia> count(isodd, 1:5)  # 1, 3, and 5 are odd
3

この限られた関数のセットは、他の関数をさまざまなモジュールやパッケージへと移すことで、Julia本体の肥大化を最小限に抑えるための意図的な判断です。

Statisticsモジュール

標準ライブラリの一部なので、Statisticsはおそらくすでにインストールされており、プログラムの先頭にusing Statisticsを追加するだけで名前空間に読み込むことができます。

このモジュールには、次にくる一般的な関数が含まれており、一部のプログラマーに広く使われていることでしょう。

Statisticsの関数の多くは、この分野の基礎知識を前提としています。 最も単純な例を挙げると、次のとおりです。

• mean：多くの人が平均と呼ぶもので、sum / lengthと同じ結果になります。
• median：並べ替えたあとの中央の値です。
• std：標準偏差ともいい、値がどれだけ広く散らばっているかを表す尺度です。
• var：分散で、stdの2乗です。一般に計算はこちらのほうが速いです。

それぞれの関数にはさまざまなオプションがあり、また_さらに多くの_関数があります。興味があればドキュメントを確認してみてください。

その他のパッケージ

予想されるとおり、統計学はJuliaの大きな用途であり、より専門的な作業を支えるパッケージが数多くあります。

JuliaStatsグループが、オンラインのリストを親切にも管理してくれています。