![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7a455a16be2c3ea6404b70ce5d1f16031a1d8803/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--qx_9tWNv--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252583%2525B3%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%2525AA%2525E3%252583%2525A1%2525E3%252583%2525B3%2525E3%252582%2525BF%2525E3%252583%2525AB%2525E3%252581%2525AB%2525E8%2525A4%252587%2525E6%252595%2525B0%2525E3%252581%2525AE%2525E6%252599%252582%2525E7%2525B3%2525BB%2525E5%252588%252597%2525E3%252583%252587%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252582%2525BF%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525AF%2525BE%2525E3%252581%252599%2525E3%252582%25258B%2525E5%2525B9%2525B3%2525E5%25259D%252587%2525E3%252583%2525BB%2525E6%2525A8%252599%2525E6%2525BA%252596%2525E5%252581%25258F%2525E5%2525B7%2525AE%2525E3%252582%252592%2525E8%2525A8%252588%2525E7%2525AE%252597%2525E3%252581%252599%2525E3%252582%25258B%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aut%252Cx_203%252Cy_98%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzI1ZTZiYzAwNjAuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_72%2Fog-base.png)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント2件
- 注目コメント
- 新着コメント
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
インクリメンタルに複数の時系列データに対する平均・標準偏差を計算する
はじめに データ分析を行う際、それらのデータの特徴を知るために頻繁に平均や分散(データのばらつき)... はじめに データ分析を行う際、それらのデータの特徴を知るために頻繁に平均や分散(データのばらつき)を計算します。 それらは、n個のデータをx_1,x_2,\ldots,x_nと表すと、それぞれ次のような式で計算できました。 平均 m_n = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i 分散 \sigma_{n}^2 = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} (x_i - m_n)^2 この計算式を愚直にコード(rust)に落とし込むと次のように記述できます。(もしrustを書いたことない方でもプログラミングに馴染みのある方であればなんとなくわかると思います。) // 平均 fn mean(data: &Vec<f64>) -> f64 { let mut sum: f64 = 0.0; for i in 0..data.len() { sum += data[i
2023/01/04 リンク