Golang で分散を計算する例を書く

Go 言語では、一連のデータの分散の計算は一般的な数学的計算操作です。分散はデータセット内の値の分散を測定し、統計における重要な概念の 1 つです。以下では、例を使用して Go 言語を使用して分散計算を実装する方法を示します。

まず第一に、分散の定義を明確にする必要があります。n 個のデータ点を含むサンプルのセット {x1, x2, ..., xn} が与えられた場合、その分散の計算式は次のとおりです。

$$ Var(X) = rac{1}{n} sum_{i=1}^{n} (x_i - ar{x})^2 $$

ここで、 $ ar {x}$ はサンプルの平均であり、計算式は次のとおりです:

$$ ar{x} = rac{1}{n} sum_{i=1}^{n} x_i $$

次に、サンプル コードを通じて分散の計算を実装します。

package main

import (
    "fmt"
    "math"
)

func calculateMean(data []float64) float64 {
    total := 0.0
    for _, value := range data {
        total += value
    }
    return total / float64(len(data))
}

func calculateVariance(data []float64) float64 {
    mean := calculateMean(data)
    variance := 0.0
    for _, value := range data {
        variance += math.Pow(value-mean, 2)
    }
    return variance / float64(len(data))
}

func main() {
    data := []float64{1.2, 3.4, 5.6, 7.8, 9.0}
    variance := calculateVariance(data)
    fmt.Printf("数据集合 %v 的方差为 %.2f
", data, variance)
}

上記のサンプル コードでは、2 つの関数 calculateMean と calculateVariance が使用されます。最初に定義された 。このうち、calculateMean 関数はデータセットの平均を計算するために使用され、calculateVariance 関数はデータセットの分散を計算するために使用されます。

関数 main では、データ ポイント data を含むスライスが定義され、その後 calculateVariance 関数が呼び出されて分散を計算します。データセットを取得し、結果を出力します。

上記のコード例により、Go 言語を使用してデータセットの分散を簡単に計算できます。分散計算は統計において非常に重要な概念であり、データセット内の値の分散の程度を理解し、データをより適切に分析するのに役立ちます。

以上がGolang で分散を計算する例を書くの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。