ドライソ

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ちくわです。

バナーとこれはお供え物です。

Works

/**

* 標本に対しての平均値・標準偏差・偏差値を返す

* Returns the mean, standard deviation, and deviation for samples

* @author doraiso

*

*/

public class DiviasionValue {


/**

* 正規化した場合の標準偏差 Standard deviation when normalized

*/

private final int STANDARD_SCALE = 10;


/**

* 正規化した場合の平均 Normalized mean

*/

private final int STANDARD_MEAN = 50;


public static void main(String[] args) {


// 標本のすべての値 All values of the sample

int[] scores = { 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100 };

// 入力値(得点) Input value (score)

int score = 20;


DiviasionValue dv = new DiviasionValue();

System.out.println("平均:" + dv.getMean(scores)); // Mean

System.out.println("標準偏差:"+ dv.getSD(scores)); // SD

System.out.println("得点:" + score); // Score

System.out.println("偏差値:" + dv.getStandardScore(dv.getMean(scores),dv.getSD(scores),score)); //Standard Score

}


/**

* 平均を求める return mean

* @param scores 標本のすべての値 All values of the sample

* @return 標本の平均値を返す return mean

*/

private float getMean(int[] scores) {

// 合計 Σx

// scoresがx1,x2,..,xi,..,xn(scoresの数はn個)とした場合の合計

int sum = 0;

for (int i : scores) {

sum += i;

}

// 平均 μ = Σx / n

float mean = sum / scores.length;

return mean;

}


/**

* 標準偏差を求める return SD

* @param scores 標本のすべての値 All values of the sample

* @return 標本の標準偏差を返す return SD

*/

private float getSD(int[] scores) {

// 分散 σ^2 = Σ(xi - μx) ^ 2 distribution

float variance = 0F;

for (int i : scores) {

variance += Math.pow(i - getMean(scores), 2);

}


// 標準偏差 σ = sqrt((σ^2) / n) standard deviation

float standardDiviasion = (float) Math.sqrt(variance / scores.length);

return standardDiviasion;

}


/**

* 偏差値を求める return Deviation

* @param mean 標本の平均値(μ)

* @param sd 標本の標準偏差(σ)

* @param x 値(得点)

* @return 値(得点)に対しての偏差値を返す return Deviation

*/

private float getStandardScore(float mean,float sd,float x) {

// 標本の平均値μ、標準偏差σを正規化する Normalize the mean μ and standard deviation σ of the sample

// 正規化では平均値を50,標準偏差を10とする For normalization, the mean is 50 and the standard deviation is 10.

// T = 10(x - μ) / σ + 50

return (STANDARD_SCALE * (x - mean) / sd) + STANDARD_MEAN;

}


}


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