Referência MQL5Métodos matriciais e vetoriaisEstatísticasStd

Std

Calcula o desvio padrão dos valores dos elementos da matriz/vetor ou do eixo especificado.

double vector::Std();

double vector::Std(
  const int  ddof      // ajuste do grau de liberdade
);

double matrix::Std();

vector matrix::Std(
  const int  axis      // eixo
   );

vector matrix::Std(
  const int  axis,     // eixo
  const int  ddof      // ajuste do grau de liberdade
);

Parâmetros

axis

[in] Eixo. 0 – eixo horizontal, 1 – eixo vertical.

ddof

[in] Delta Degrees of Freedom: parâmetro que define quanto o número de graus de liberdade será reduzido. O divisor na fórmula será N - ddof, onde N é o número de observações. Por padrão, ddof = 0.

Valor retornado

Desvio padrão: escalar ou vetorial.

Observação

O desvio padrão é a raiz quadrada da média dos quadrados dos desvios em relação à média, ou seja, std = sqrt(mean(x)), onde x = abs(a - a.mean())**2.

O desvio padrão normalmente é calculado como x.sum() / N, onde N = len(x).

A expressão com ddof=0 é às vezes chamada de "variância da população". Se ddof > 0 (valor mais comum é 1), o valor resultante é chamado de "variância amostral".

Exemplo:

   matrixf matrix_a={{10,3,2},{1,8,12},{6,5,4},{7,11,9}};
   Print("matrix_a\n",matrix_a);

   vectorf cols_std=matrix_a.Std(0);
   vectorf rows_std=matrix_a.Std(1);
   float matrix_std=matrix_a.Std();

   Print("cols_std ",cols_std);
   Print("rows_std ",rows_std);
   Print("std value  ",matrix_std);

   /*
   matrix_a
   [[10,3,2]
    [1,8,12]
    [6,5,4]
    [7,11,9]]
   cols_std [3.2403703,3.0310888,3.9607449]
   rows_std [3.5590262,4.5460606,0.81649661,1.6329932]
   std value  3.452052593231201
   */

Average

Var