統計 在

關於 統計

「統計」是一門龐大又複雜的學問，涵蓋許多面向。

其中有些面向在 Randomness 概念中稍微提過，那是個獨立但相關的主題。

最簡單來說，統計可以是用來把一組可疊代的資料彙總成單一值的方法。 剛接觸 Julia 的人可能會訝異，這個語言預設內建的函式竟然這麼少：

• sum：把數字加總。
• min 和 max：取得所給參數的極端值。
• extrema：取得可疊代物件的 (min, max) 元組。
• length：計算所有值的數量。
• count：只計算符合某項條件的值。

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

這組有限的函式是刻意的決定，目的是把其他函式移往一連串的模組與套件，以盡量減少 Julia 基礎的臃腫。

Statistics 模組

Statistics屬於標準函式庫的一部分，通常已經預先安裝好，只要在程式開頭加上 using Statistics，就能把它帶進命名空間。

這個模組包含下一層常見函式，它們很可能會被一部分程式設計師廣泛使用。

Statistics裡的許多函式都預設你對這個主題有一些背景知識。 最簡單的例子包括：

• mean：許多人會稱之為平均數（結果等同於 sum / length）。
• median：排序後位於中間的值。
• std，即標準差：衡量數值分散程度的指標。
• var，即變異數：std 的平方，通常計算起來比較快。

每個函式往往有各種選項，而且還有_更多_函式；如果有興趣，可以查閱文件。

其他套件

正如你可能預期的，統計是 Julia 的一大應用場景，也有許多現成的套件可以支援更專門的工作。

JuliaStats 團隊很熱心地維護了一份線上清單。