t検定を実装するためのC++プログラム
このチュートリアルでは、t検定を実装するためのプログラムについて説明します。
スチューデントのT検定のt検定は、2つの平均を比較し、両方が類似しているか異なるかを判断するために使用されます。これに加えて、t検定は、変更の理由を知るために違いがどれほど大きいかを判断するのにも役立ちます。
例
#include <bits/stdc++.h> using namespace std; //calculating mean float calc_mean(float arr[], int n){ float sum = 0; for (int i = 0; i < n; i++) sum = sum + arr[i]; return sum / n; } //calculating standard deviation float calc_deviation(float arr[], int n){ float sum = 0; for (int i = 0; i < n; i++) sum = sum + (arr[i] - calc_mean(arr, n)) * (arr[i] - calc_mean(arr, n)); return sqrt(sum / (n - 1)); } //finding t-test of two data float calc_ttest(float arr1[], int n, float arr2[], int m){ float mean1 = calc_mean(arr1, n); float mean2 = calc_mean(arr2, m); float sd1 = calc_deviation(arr1, n); float sd2 = calc_deviation(arr2, m); float t_test = (mean1 - mean2) / sqrt((sd1 * sd1) / n + (sd2 * sd2) / m); return t_test; } int main(){ float arr1[] = { 10, 20, 30, 40, 50 }; int n = sizeof(arr1) / sizeof(arr1[0]); float arr2[] = { 1, 29, 46, 78, 99 }; int m = sizeof(arr2) / sizeof(arr2[0]); cout << calc_ttest(arr1, n, arr2, m) << endl; return 0; }
出力
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AVLツリーを実装するためのC++プログラム
AVLツリーは自己平衡二分探索木であり、左右のサブツリーの高さの差がすべてのノードで複数になることはありません。 ツリーの回転は、AVLツリーの要素の順序を妨げることなく構造を変更する操作です。ツリー内で1つのノードを上に移動し、1つのノードを下に移動します。これは、ツリーの形状を変更したり、小さいサブツリーを下に移動したり、大きいサブツリーを上に移動したりして高さを低くしたりするために使用され、多くのツリー操作のパフォーマンスが向上します。回転の方向は、木のノードが移動する側に依存しますが、他の人は、どの子がルートの場所をとるかに依存すると言います。これは、AVLツリーを実装するためのC+
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STLにSet_Symmetric_differenceを実装するC++プログラム
これは、set_symmetric_differenceを実装するためのC++プログラムです。 2つのセットの対称差は、一方のセットには存在するが、もう一方のセットには存在しない要素によって構築されます。 一般的な集合演算は-です セットユニオン 交差点を設定 対称集合の差または排他的論理和 差または減算を設定 アルゴリズム Begin Declare set vector v and iterator st. Initialize st = set_symmetric_difference (set1, set1 + n, set2, se