Java Streams-标准偏差

Question

我想澄清一下，我正在寻找一种使用Streams计算标准偏差的方法（我目前有一种工作方法可以计算并返回SD，但不使用Streams）。

我正在使用的数据集紧密匹配，如Link中所示。如该链接所示，能够对我的数据进行分组并获得平均值，但无法弄清楚如何获取SD。

码

outPut.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(e -> e.getCar(),
                    Collectors.averagingDouble(e -> (e.getHigh() - e.getLow()))))
            .forEach((car,avgHLDifference) -> System.out.println(car+ "\t" + avgHLDifference));

我还检查了DoubleSummaryStatistics上的链接，但似乎对SD没有帮助。

Answer 1

您可以将自定义收集器用于此任务，以计算平方和。内置DoubleSummaryStatistics收集器不跟踪它。专家组在此主题中对此进行了讨论，但最终未实现。计算平方和的困难在于对中间结果求平方时可能发生溢出。

static class DoubleStatistics extends DoubleSummaryStatistics {

    private double sumOfSquare = 0.0d;
    private double sumOfSquareCompensation; // Low order bits of sum
    private double simpleSumOfSquare; // Used to compute right sum for non-finite inputs

    @Override
    public void accept(double value) {
        super.accept(value);
        double squareValue = value * value;
        simpleSumOfSquare += squareValue;
        sumOfSquareWithCompensation(squareValue);
    }

    public DoubleStatistics combine(DoubleStatistics other) {
        super.combine(other);
        simpleSumOfSquare += other.simpleSumOfSquare;
        sumOfSquareWithCompensation(other.sumOfSquare);
        sumOfSquareWithCompensation(other.sumOfSquareCompensation);
        return this;
    }

    private void sumOfSquareWithCompensation(double value) {
        double tmp = value - sumOfSquareCompensation;
        double velvel = sumOfSquare + tmp; // Little wolf of rounding error
        sumOfSquareCompensation = (velvel - sumOfSquare) - tmp;
        sumOfSquare = velvel;
    }

    public double getSumOfSquare() {
        double tmp =  sumOfSquare + sumOfSquareCompensation;
        if (Double.isNaN(tmp) && Double.isInfinite(simpleSumOfSquare)) {
            return simpleSumOfSquare;
        }
        return tmp;
    }

    public final double getStandardDeviation() {
        return getCount() > 0 ? Math.sqrt((getSumOfSquare() / getCount()) - Math.pow(getAverage(), 2)) : 0.0d;
    }

}

然后，您可以将此类用于

Map<String, Double> standardDeviationMap =
    list.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(
            e -> e.getCar(),
            Collectors.mapping(
                e -> e.getHigh() - e.getLow(),
                Collector.of(
                    DoubleStatistics::new,
                    DoubleStatistics::accept,
                    DoubleStatistics::combine,
                    d -> d.getStandardDeviation()
                )
            )
        ));

这会将输入列表收集到一个映射中，该映射中的值对应于high - low同一键的标准偏差。