Referência MQL5Métodos matriciais e vetoriaisEstatísticasVar

Var

Calcula a variância dos valores dos elementos da matriz/vetor.

double vector::Var();

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

double matrix::Var();

vector matrix::Var(
  ENUM_MATRIX_AXIS  axis      // eixo
   );

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

Parâmetros

axis

[in] Eixo. Valor da enumeração ENUM_MATRIX_AXIS (AXIS_HORZ – eixo horizontal, AXIS_VERT – eixo vertical, AXIS_NONE – sem eixo, cálculo em toda a matriz).

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

Variância: escalar ou vetorial.

Observação

A variância representa o desvio quadrático médio em relação à média, ou seja, var = mean(x), onde x = abs(a - a.mean())**2.

O valor médio geralmente 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_var=matrix_a.Var(AXIS_HORZ);
   vectorf rows_var=matrix_a.Var(AXIS_VERT);
   float matrix_var=matrix_a.Var();

   Print("cols_var ",cols_var);
   Print("rows_var ",rows_var);
   Print("var value  ",matrix_var);

   /*
   matrix_a
   [[10,3,2]
    [1,8,12]
    [6,5,4]
    [7,11,9]]
   cols_var [10.5,9.1875,15.6875]
   rows_var [12.666667,20.666666,0.66666669,2.6666667]
   var value  11.916666984558105
   */

Std

LinearRegression