1 /// <summary>
  2 /// 對未排序的陣列進行統計操作  警告: Methods with the Inplace-suffix may modify the data array by reordering its entries.
  3 /// </summary>
  4 public static class ArrayStatistics
  5 {
  6     /// <summary>返回未排序陣列的最小值,如果資料為空或者元素為NaN，則返回NaN.</summary>
  7     /// <param name="data">
 
簡單的未排序陣列.</param>
  8     public static double Minimum(double[] data) 
  9 
 10     /// <summary>返回未排序陣列的最小值,如果資料為空或者元素為NaN，則返回NaN.</summary>
 11     /// <param name="data">簡單的未排序陣列.</param>
 12     public static float Minimum(float[] data) ;
 13 
 14     /// <summary>返回未排序陣列的最大值,如果資料為空或者元素為NaN，則返回NaN.
 
</summary>
 15     /// <param name="data">簡單的未排序陣列.</param>
 16     public static double Maximum(double[] data) ;
 17 
 18     /// <summary>返回未排序陣列的最大值,如果資料為空或者元素為NaN，則返回NaN.</summary>
 19     /// <param name="data">簡單的未排序陣列.</param>
 20     public static float Maximum(float
 
[] data);
 21 
 22     /// <summary>計算未排序陣列的算術平均值，如果資料是空的或者元素為NaN</summary>
 23     /// <param name="data">簡單的未排序陣列.</param>
 24     public static double Mean(double[] data) ;
 25 
 26     /// <summary>
 27     /// 計算未排序陣列的無偏總體方差：對大小為N的資料集，使用N-1進行標準化.
 28     ///  (Bessel's correction). 貝塞爾（無偏估計）校正係數
 29     /// 如果資料連小於2，或者資料為NaN，則返回NaN
 30     /// </summary>
 31     /// <param name="samples">簡單的未排序陣列.</param>
 32     public static double Variance(double[] samples) ;
 33     
 34     /// <summary>
 35     /// 計算為排序陣列的總體方差.對大小為N的資料集，使用N進行標準化.因此是有偏差的
 36     /// 如果資料為NaN，則返回NaN
 37     /// </summary>
 38     /// <param name="population">簡單的未排序陣列.</param>
 39     public static double PopulationVariance(double[] population) ;
 40 
 41     /// <summary>
 42     /// 計算無偏總體標準差：對大小為N的資料集，使用N-1進行標準化.
 43     /// 如果資料連小於2，或者資料為NaN，則返回NaN
 44     /// </summary>
 45     /// <param name="samples">簡單的未排序陣列.</param>
 46     public static double StandardDeviation(double[] samples)
 47     {
 48         return Math.Sqrt(Variance(samples));
 49     }
 50 
 51     /// <summary>
 52     /// 計算總體標準差：對大小為N的資料集，使用N進行標準化.
 53     /// 如果資料為NaN，則返回NaN.
 54     /// </summary>
 55     /// <param name="population">簡單的未排序陣列.</param>
 56     public static double PopulationStandardDeviation(double[] population)
 57     {
 58         return Math.Sqrt(PopulationVariance(population));
 59     }
 60 
 61     /// <summary>計算算術平均值和無偏總體偏差，是2個方法的綜合</summary>
 62     /// <param name="samples">簡單的未排序陣列.</param>
 63     public static Tuple<double, double> MeanVariance(double[] samples)
 64     {
 65         return new Tuple<double, double>(Mean(samples), Variance(samples));
 66     }
 67 
 68     /// <summary>計算算術平均值和無偏總體標準差，是2個方法的綜合</summary>
 69     /// <param name="samples">簡單的未排序陣列.</param>
 70     public static Tuple<double, double> MeanStandardDeviation(double[] samples)
 71     {
 72         return new Tuple<double, double>(Mean(samples), StandardDeviation(samples));
 73     }
 74 
 75     /// <summary>計算2個數組的無偏協方差：對大小為N的資料集，使用N-1進行標準化.</summary>
 76     /// <param name="samples1">第一個陣列.</param>
 77     /// <param name="samples2">第二個陣列.</param>
 78     public static double Covariance(double[] samples1, double[] samples2) ;
 79 
 80     /// <summary>計算2個數組的總體協方差：對大小為N的資料集，使用N進行標準化.</summary>
 81     /// <param name="population1">第一個陣列.</param>
 82     /// <param name="population2">第二個陣列.</param>
 83     public static double PopulationCovariance(double[] population1, double[] population2) ;
 84 
 85     /// <summary>計算陣列的均方根誤差(RMS).</summary>
 86     /// <param name="data">簡單的未排序陣列.</param>
 87     public static double RootMeanSquare(double[] data) ;
 88 
 89     /// <summary>計算未排序陣列的 順序統計量(1..N). 注意:會導致data陣列的值會重新排序.</summary>
 90     /// <param name="data">陣列，未排序，計算過程會被排序.</param>
 91     /// <param name="order">從1開始的順序統計，1 - N 之間.</param>
 92     public static double OrderStatisticInplace(double[] data, int order) ;
 93 
 94     /// <summary>計算未排序陣列的中位數：data陣列會被重新排序.</summary>
 95     /// <param name="data">陣列，未排序，計算過程會被排序.</param>
 96     public static double MedianInplace(double[] data)
 97     {
 98         var k = data.Length/2;
 99         return data.Length.IsOdd()
100             ? SelectInplace(data, k)
101             : (SelectInplace(data, k - 1) + SelectInplace(data, k))/2.0;
102     }
103 
104     /// <summary>
105     /// 計算未排序陣列的p百分位數：如果需要非整數百分比，使用分位數替代.  
106     /// Approximately median-unbiased regardless of the sample distribution (R8).
107     /// WARNING: 計算過程會對data排序.
108     /// </summary>
109     /// <param name="data">陣列，未排序，計算過程會被排序.</param>
110     /// <param name="p">p分為點，0 - 100 之間.</param>
111     public static double PercentileInplace(double[] data, int p)
112     {
113         return QuantileInplace(data, p/100d);
114     }
115 
116     /// <summary>
117     /// 計算未排序陣列的第一個四分位數的值
118     /// Approximately median-unbiased regardless of the sample distribution (R8).
119     /// WARNING: 計算過程會對data排序.
120     /// </summary>
121     /// <param name="data">陣列,未排序，計算過程會被排序.</param>
122     public static double LowerQuartileInplace(double[] data)
123     {
124         return QuantileInplace(data, 0.25d);
125     }
126 
127     /// <summary>
128     /// 計算未排序陣列的第三個四分位數的值
129     /// Approximately median-unbiased regardless of the sample distribution (R8).
130     /// WARNING: 計算過程會對data排序.
131     /// </summary>
132     /// <param name="data">陣列,未排序，計算過程會被排序.</param>
133     public static double UpperQuartileInplace(double[] data)
134     {
135         return QuantileInplace(data, 0.75d);
136     }