Calcule a média e o desvio padrão de um vetor de amostras em C ++ usando Boost


Respostas:


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Usar acumuladores é a maneira de calcular médias e desvios padrão no Boost .

accumulator_set<double, stats<tag::variance> > acc;
for_each(a_vec.begin(), a_vec.end(), bind<void>(ref(acc), _1));

cout << mean(acc) << endl;
cout << sqrt(variance(acc)) << endl;

 


5
Observe que tag :: variance calcula a variância por uma fórmula aproximada. tag :: variance (lazy) calcula por uma fórmula exata, especificamente: second moment - squared meanque produzirá resultado incorreto se a variância for muito pequena por causa de erros de arredondamento. Na verdade, pode produzir variação negativa.
panda-34

Use o algoritmo recursivo (online) se você souber que terá muitos números. Isso vai cuidar de problemas de sub e estouro.
Kemin Zhou

216

Não sei se Boost tem funções mais específicas, mas você pode fazer isso com a biblioteca padrão.

Dado std::vector<double> v, esta é a maneira ingênua:

#include <numeric>

double sum = std::accumulate(v.begin(), v.end(), 0.0);
double mean = sum / v.size();

double sq_sum = std::inner_product(v.begin(), v.end(), v.begin(), 0.0);
double stdev = std::sqrt(sq_sum / v.size() - mean * mean);

Isso é suscetível a estouro ou estouro negativo para valores enormes ou minúsculos. Uma maneira ligeiramente melhor de calcular o desvio padrão é:

double sum = std::accumulate(v.begin(), v.end(), 0.0);
double mean = sum / v.size();

std::vector<double> diff(v.size());
std::transform(v.begin(), v.end(), diff.begin(),
               std::bind2nd(std::minus<double>(), mean));
double sq_sum = std::inner_product(diff.begin(), diff.end(), diff.begin(), 0.0);
double stdev = std::sqrt(sq_sum / v.size());

ATUALIZAÇÃO para C ++ 11:

A chamada para std::transformpode ser escrita usando uma função lambda em vez de std::minuse std::bind2nd(agora obsoleto):

std::transform(v.begin(), v.end(), diff.begin(), [mean](double x) { return x - mean; });

1
Sim; obviamente, a parte inferior depende do valor meancalculado na parte superior.
musiphil

7
O primeiro conjunto de equações não funciona. Coloquei int 10 e 2 e obtive uma saída de 4. À primeira vista, acho que b / c, ele pressupõe que (ab) ^ 2 = a ^ 2-b ^ 2
Charles L.

2
@CharlesL .: Deve funcionar, e 4 é a resposta correta.
musiphil

3
@StudentT: Não, mas você pode substituir (v.size() - 1)para v.size()na última linha acima: std::sqrt(sq_sum / (v.size() - 1)). (Para o primeiro método, que é um pouco complicado: std::sqrt(sq_sum / (v.size() - 1) - mean * mean * v.size() / (v.size() - 1)).
musiphil

5
Usar std::inner_productpara soma de quadrados é muito legal.
Paul R

65

Se o desempenho é importante para você, e seu compilador suporta lambdas, o cálculo stdev pode ser feito mais rápido e simples: Em testes com VS 2012 descobri que o código a seguir é 10 vezes mais rápido que o código Boost fornecido na resposta escolhida ; também é 5 X mais rápido do que a versão mais segura da resposta usando bibliotecas padrão fornecidas por musiphil.

Observação Estou usando o desvio padrão da amostra, portanto, o código a seguir fornece resultados ligeiramente diferentes ( por que há um menos em desvios padrão )

double sum = std::accumulate(std::begin(v), std::end(v), 0.0);
double m =  sum / v.size();

double accum = 0.0;
std::for_each (std::begin(v), std::end(v), [&](const double d) {
    accum += (d - m) * (d - m);
});

double stdev = sqrt(accum / (v.size()-1));

Obrigado por compartilhar esta resposta mesmo um ano depois. Agora venho outro ano depois e tornei este genérico para o tipo de valor e o tipo de contêiner. Veja aqui (Observação: acho que meu loop for baseado em intervalo é tão rápido quanto seu código lambda.)
leemes

2
qual é a diferença entre usar std :: end (v) em vez de v.end ()?
spurra

3
A std::end()função foi adicionada pelo padrão C ++ 11 para casos em que não há nada semelhante v.end(). O std::endpode ser sobrecarregado para o contêiner menos padrão - consulte en.cppreference.com/w/cpp/iterator/end
pepr

Você pode explicar por que isso é mais rápido?
dev_nut

4
Bem, para começar, a resposta "segura" (que é como minha resposta) dá 3 passagens pelo array: uma vez para a soma, uma vez para a média diferencial e uma vez para o quadrado. No meu código, há apenas 2 passagens - está combinando as duas segundas passagens em uma. E (quando eu olhei pela última vez, há um bom tempo agora!) As chamadas inner_product não foram otimizadas. Além disso, o código "seguro" copia v em um array totalmente novo de diffs, o que adiciona mais atraso. Na minha opinião, meu código também é mais legível - e é facilmente portado para JavaScript e outras linguagens :)
Josh Greifer

5

Aprimorando a resposta por musiphil , você pode escrever uma função de desvio padrão sem o vetor temporário diff, apenas usando uma única inner_productchamada com os recursos lambda do C ++ 11:

double stddev(std::vector<double> const & func)
{
    double mean = std::accumulate(func.begin(), func.end(), 0.0) / func.size();
    double sq_sum = std::inner_product(func.begin(), func.end(), func.begin(), 0.0,
        [](double const & x, double const & y) { return x + y; },
        [mean](double const & x, double const & y) { return (x - mean)*(y - mean); });
    return std::sqrt(sq_sum / ( func.size() - 1 ));
}

Suspeito que fazer a subtração várias vezes é mais barato do que usar o armazenamento intermediário adicional e acho que é mais legível, mas ainda não testei o desempenho.


1
Acho que isso é calcular a variância, não o desvio padrão.
sg_man

O desvio padrão é calculado dividindo por N e não por N-1. Por que você divide sq_sum por func.size () - 1?
pocjoc

Acho que estou computando o "desvio padrão corrigido" (ver, por exemplo, en.wikipedia.org/wiki/… )
codificação

2

Parece que a seguinte solução recursiva elegante não foi mencionada, embora já exista há muito tempo. Referindo-se à Arte da Programação de Computador de Knuth,

mean_1 = x_1, variance_1 = 0;            //initial conditions; edge case;

//for k >= 2, 
mean_k     = mean_k-1 + (x_k - mean_k-1) / k;
variance_k = variance_k-1 + (x_k - mean_k-1) * (x_k - mean_k);

então, para uma lista de n>=2valores, a estimativa do desvio padrão é:

stddev = std::sqrt(variance_n / (n-1)). 

Espero que isto ajude!


1

Minha resposta é semelhante a Josh Greifer, mas generalizada para covariância de amostra. A variância da amostra é apenas a covariância da amostra, mas com as duas entradas idênticas. Isso inclui a correlação de Bessel.

    template <class Iter> typename Iter::value_type cov(const Iter &x, const Iter &y)
    {
        double sum_x = std::accumulate(std::begin(x), std::end(x), 0.0);
        double sum_y = std::accumulate(std::begin(y), std::end(y), 0.0);

        double mx =  sum_x / x.size();
        double my =  sum_y / y.size();

        double accum = 0.0;

        for (auto i = 0; i < x.size(); i++)
        {
            accum += (x.at(i) - mx) * (y.at(i) - my);
        }

        return accum / (x.size() - 1);
    }

0

2x mais rápido do que as versões mencionadas antes - principalmente porque os loops transform () e inner_product () são unidos. Desculpe pelo meu atalho / typedefs / macro: Flo = float. CR const ref. VFlo - vetor. Testado em VS2010

#define fe(EL, CONTAINER)   for each (auto EL in CONTAINER)  //VS2010
Flo stdDev(VFlo CR crVec) {
    SZ  n = crVec.size();               if (n < 2) return 0.0f;
    Flo fSqSum = 0.0f, fSum = 0.0f;
    fe(f, crVec) fSqSum += f * f;       // EDIT: was Cit(VFlo, crVec) {
    fe(f, crVec) fSum   += f;
    Flo fSumSq      = fSum * fSum;
    Flo fSumSqDivN  = fSumSq / n;
    Flo fSubSqSum   = fSqSum - fSumSqDivN;
    Flo fPreSqrt    = fSubSqSum / (n - 1);
    return sqrt(fPreSqrt);
}

O loop Cit () pode ser escrito como for( float f : crVec ) { fSqSum += f * f; fSum += f; } ?
Elfen Dew

1
Sim em C ++ 11. Tentando usar macros que o tornem independente de versão. Atualizado o código. PS. Para facilitar a leitura, geralmente prefiro 1 ação por LOC. O compilador deve ver que essas são iterações constantes e uni-las se "achar" mais rápido iterar uma vez. Fazendo isso em pequenos passos curtos (sem usar std :: inner_product () por exemplo), uma espécie de estilo de montagem, explica ao novo leitor o que significa. O binário será menor por efeito colateral (em alguns casos).
slyy2048

"Tentando usar macros que o tornam independente da versão" - ainda assim você se limita ao Visual C ++ não padrão "para cada" construção ( stackoverflow.com/questions/197375/… )
codificação

-3

Crie seu próprio contêiner:

template <class T>
class statList : public std::list<T>
{
    public:
        statList() : std::list<T>::list() {}
        ~statList() {}
        T mean() {
           return accumulate(begin(),end(),0.0)/size();
        }
        T stddev() {
           T diff_sum = 0;
           T m = mean();
           for(iterator it= begin(); it != end(); ++it)
               diff_sum += ((*it - m)*(*it -m));
           return diff_sum/size();
        }
};

Ele tem algumas limitações, mas funciona perfeitamente quando você sabe o que está fazendo.


3
Para responder à pergunta: porque não há absolutamente nenhuma necessidade. Criar seu próprio contêiner não traz absolutamente nenhum benefício em comparação com escrever uma função gratuita.
Konrad Rudolph

1
Eu nem sei por onde começar com isso. Você está usando uma lista como a estrutura de dados subjacente, você nem mesmo armazena os valores em cache, o que seria um dos poucos motivos pelos quais posso pensar para usar uma estrutura semelhante a um contêiner. Especialmente se os valores mudam com pouca frequência e a média / desvio padrão são necessários com frequência.
Cria

-7

// significa desvio em c ++

/ Um desvio que é uma diferença entre um valor observado e o valor verdadeiro de uma quantidade de interesse (como uma média populacional) é um erro e um desvio que é a diferença entre o valor observado e uma estimativa do valor verdadeiro (como uma estimativa pode ser uma média da amostra) é um resíduo. Esses conceitos são aplicáveis ​​para dados nos níveis de intervalo e razão de medição. /

#include <iostream>
#include <conio.h>
using namespace std;

/* run this program using the console pauser or add your own getch,     system("pause") or input loop */

int main(int argc, char** argv)
{
int i,cnt;
cout<<"please inter count:\t";
cin>>cnt;
float *num=new float [cnt];
float   *s=new float [cnt];
float sum=0,ave,M,M_D;

for(i=0;i<cnt;i++)
{
    cin>>num[i];
    sum+=num[i];    
}
ave=sum/cnt;
for(i=0;i<cnt;i++)
{
s[i]=ave-num[i];    
if(s[i]<0)
{
s[i]=s[i]*(-1); 
}
cout<<"\n|ave - number| = "<<s[i];  
M+=s[i];    
}
M_D=M/cnt;
cout<<"\n\n Average:             "<<ave;
cout<<"\n M.D(Mean Deviation): "<<M_D;
getch();
return 0;

}

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