Mean

Mean[data]

data の要素ようその平均へいきん値ちの推定すいていを与あたえる．

Mean[dist]

分布ぶんぷ dist の平均へいきん値ちを与あたえる．

詳細しょうさい

Meanは期待きたい値ちあるいは平均へいきんとしても知しられている．
Meanはデータあるいは分布ぶんぷについての位置いち尺度しゃくどである．
VectorQ data についての平均へいきん推定すいていはで与あたえられる．

MatrixQ data の平均へいきん推定すいていは，各かく列れつベクトルについて計算けいさんされる．Mean[{{x₁,y₁,…},{x₂,y₂,…},…}]は{Mean[{x₁,x₂,…}],Mean[{y₁,y₂,…}],…}に等ひとしい． »

ArrayQ data については，平均へいきん推定すいていはArrayReduce[Mean,data,1]に等ひとしい． »

WeightedData[{x₁,x₂,…},{w₁,w₂,…}]についての平均へいきん推定すいていはで与あたえられる． »
Meanは数値すうちと記号きごう両方りょうほうの data を扱あつかうことができる．
data は次つぎの追加ついか的てきな形式けいしきと解釈かいしゃくを持もつことがある．

	Association	値ね（キーは無視むしされる） »
	WeightedData	重おもみ付つき平均へいきん，もとになっているEmpiricalDistribution に基もとづく »
	EventData	もとになっているSurvivalDistributionに基もとづく »
	TimeSeries, TemporalData, …	ベクトルまたは配列はいれつの値ね（タイムスタンプは無視むしされる） »
	Image,Image3D	RGBチャンネル値ちまたはグレースケールの強度きょうど値ち »
	Audio	すべてのチャンネルの振幅しんぷく値ち »

一いち変量へんりょう分布ぶんぷ dist の平均へいきんは μみゅー=Expectation[x,xdist]で与あたえられる． »

多た変量へんりょう分布ぶんぷ dist の平均へいきんは{μみゅー_x,μみゅー_y,…}=Expectation[{x,y,…},{x,y,…}dist]で与あたえられる． »

ランダム過程かてい proc については，平均へいきん関数かんすうは時点じてん t におけるスライス分布ぶんぷSliceDistribution[proc,t]について μみゅー[t]=Mean[SliceDistribution[proc,t]]として計算けいさんできる． »

例題れいだい

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例れい (4)

数値すうちの平均へいきん：

記号きごう値ちの平均へいきん：

各かく列れつの要素ようその平均へいきん：

パラメトリック分布ぶんぷの平均へいきん：

スコープ (18)

基本きほん的てきな用法ようほう (6)

厳密げんみつな入力にゅうりょくは厳密げんみつな出力しゅつりょくを与あたえる：

近似きんじ入力にゅうりょくは近似きんじ出力しゅつりょくを与あたえる：

WeightedDataの平均へいきん値ちを求もとめる：

EventDataの平均へいきん値ちを求もとめる：

TimeSeriesの平均へいきん値ちを求もとめる：

平均へいきん値ちは値ねのみに依存いぞんする：

重おもみ付つき平均へいきんを計算けいさんする：

数量すうりょうを含ふくむデータの平均へいきんを求もとめる：

配列はいれつデータ (5)

行列ぎょうれつのMeanは列れつごとの平均へいきんを与あたえる：

テンソルのMeanは第だい1レベルの列れつごとの平均へいきんを与あたえる：

大おおきい配列はいれつに使つかうことができる：

入力にゅうりょくがAssociationのとき，Meanはその値ねに作用さようする：

SparseArrayデータは密みつな配列はいれつと同おなじように使つかうことができる：

QuantityArrayの平均へいきんを求もとめる：

画像がぞうデータと音声おんせいデータ (2)

RGB画像がぞうのチャンネルごとの平均へいきん値ち：

グレースケール画像がぞうの平均へいきん強度きょうど値ち：

音声おんせいオブジェクトについては，Meanはチャンネルごとに作用さようする：

分布ぶんぷと過程かてい (5)

一いち変量へんりょう分布ぶんぷの平均へいきんを求もとめる：

多た変量へんりょう分布ぶんぷの場合ばあい：

派生はせい分布ぶんぷの平均へいきん：

データ分布ぶんぷについて：

単位たんい付つき数量すうりょうのある分布ぶんぷの平均へいきん：

連続れんぞく時間じかんランダム離散りさん状態じょうたい過程かていについての平均へいきん値ち関数かんすう：

時点じてん t=0.5におけるTemporalDataの平均へいきん値ちを求もとめる：

平均へいきん値ち関数かんすうをすべてのシミュレーションとともに求もとめる：

アプリケーション (11)

基本きほん的てきなアプリケーション (5)

平均へいきんは分布ぶんぷの質量しつりょうの中心ちゅうしんを表あらわす：

モードが1つではない分布ぶんぷの平均へいきん：

多た変量へんりょう分布ぶんぷの平均へいきん：

2Dセルオートマトンの進化しんかの連続れんぞくするステップにおけるセルの値ねの平均へいきん：

ランダム過程かていの経路けいろ集合しゅうごうのスライスについて平均へいきんを計算けいさんする：

いくつかのスライス時間じかんを選えらぶ：

これらの経路けいろの上うえに平均へいきんをプロットする：

アプリケーション (6)

学級がっきゅうの生徒せいとの平均へいきん身長しんちょうを求もとめる：

セラミック素材そざいの480個このサンプルについての平均へいきん強度きょうどを求もとめる：

平均へいきん位置いちをハイライトしてデータについてのHistogramをプロットする：

強度きょうどが平均へいきんを上回うわまわる確かく率りつを計算けいさんする：

比率ひりつで指数しすう関数かんすう的てき減衰げんすいに従したがう数量すうりょうの平均へいきん寿命じゅみょうを計算けいさんする：

移動いどう平均へいきんを計算けいさんすることで，不規則ふきそくな間隔かんかくの時とき系列けいれつを平滑へいかつ化かする：

90日間にちかんの移動いどう平均へいきん：

小型こがたの電子でんし加速器かそくき中ちゅうの真空しんくう装置そうち内ないに，円えん状じょうに並ならんだ20個この真空しんくう管かんがある．隣となり合あった真空しんくう管かんの少すくなくとも3個こが故障こしょうすると，この真空しんくう装置そうちは故障こしょうする：

生存せいぞん関数かんすうをプロットする：

故障こしょうまでの平均へいきん時間じかんを計算けいさんする：

特性とくせいと関係かんけい (17)

MeanはTotalをLengthで割わったものである：

Meanは，正せいの値ねの1ノルムをLengthで割わったものに等ひとしい：

WeightedDataのMeanは，そのデータのEmpiricalDistributionの平均へいきんに等ひとしい：

EventDataのMeanは，そのデータのSurvivalDistributionの平均へいきんに等ひとしい：

ほぼ対称たいしょうのサンプルの場合ばあい，MeanとMedianはほぼ等ひとしい：

Meanからの絶対ぜったい偏差へんさのMeanはMeanDeviationである：

Meanは，正せいの値ねについてGeometricMeanに対数たいすう的てきに関連かんれんしている：

Meanは，データの逆ぎゃくのHarmonicMeanの逆ぎゃくである：

二乗にじょうしたデータのMeanの平方根へいほうこんはRootMeanSquareである：

n 次つぎCentralMomentは n 乗じょうした偏差へんさの平均へいきん(Mean)である：

VarianceはMeanからの偏差へんさを二乗にじょうしたものをスケールしたMeanである：

リストのExpectationはMeanである：

MovingAverageは一連いちれんの平均へいきんである：

0% TrimmedMeanはMeanに等ひとしい：

分布ぶんぷにおける確かく率りつ変数へんすうのExpectationはMeanである：

LocationTestは，平均へいきんが0に近ちかいかどうかの検定けんていを行おこなう：

確かく率りつ () 値ち：

LocationEquivalenceTestは，2つ以上いじょうのデータ集合しゅうごうの平均へいきんが等ひとしいかどうかの検定けんていを行おこなう：

確かく率りつ()値ち：

考かんがえられる問題もんだい (1)

外はずれ値ちはMeanに対たいして不均衡ふきんこうな影響えいきょうを与あたえることがある：

TrimmedMeanを使つかって最小さいしょう要素ようそおよび最大さいだい要素ようそをある割合わりあいで除のぞく：

外はずれ値ちに対たいして感度かんどが非常ひじょうに低ひくいものとしてMedianを使つかう：

おもしろい例題れいだい (1)

10個こ，100個こ，300個このサンプルについての，Meanによる推定すいてい値ちの分布ぶんぷ：

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