【HALCON】tuple_deviation 関数について - 数値の標準偏差の計算

HALCONのtuple_deviation関数は、数値のリストに対して標準偏差を計算するための関数です。標準偏差は、データのばらつきや散らばり具合を測定するための統計的な指標です。データセットがどれだけ平均値から逸脱しているかを示し、統計解析やデータの理解に役立ちます。

tuple_deviation 関数の概要

tuple_deviation関数は、指定された数値のリストの標準偏差を計算します。標準偏差は、データセット内の個々の値が平均値からどれくらい離れているかの度合いを示します。計算式は以下の通りです。

標準偏差 = sqrt( (1 / (N - 1)) * Σ (x_i - μ)^2 )

ここで、x_i は各データ点、μ はデータの平均値、N はデータの数です。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

tuple_deviation(NumberList, Deviation)

• NumberList
  標準偏差を計算したい数値のリスト。
• Deviation
  計算された標準偏差が格納される変数。

具体例

以下に、tuple_deviation関数を使用して数値の標準偏差を計算する例を示します。

* 数値のリスト
NumberList := [10, 12, 23, 23, 16, 17, 15]

* 標準偏差の計算
tuple_deviation(NumberList, Deviation)

* 結果を表示
disp_message(WindowHandle, 'Standard Deviation: ' + Deviation, 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、数値のリスト[10, 12, 23, 23, 16, 17, 15]の標準偏差を計算しています。結果は、データのばらつき具合を示す数値となります。

応用例

tuple_deviation関数は、以下のようなシナリオで特に有用です。

• データ分析
  データのばらつきや分散を評価する際に使用します。例えば、実験結果の変動を確認するためなどです。

• 品質管理
  製品の測定値のばらつきを評価し、品質管理に役立てることができます。

• 統計的解析
  統計的なデータ解析で、データのばらつきや安定性を評価するために使用されます。

まとめ

HALCONのtuple_deviation関数は、数値のリストに対して標準偏差を計算するための便利なツールです。これにより、データのばらつきを理解し、統計解析や品質管理などの多くの分野で役立てることができます。