少有人走的路

命名空间：netMarketing.Algorithm.Statistics

功能：统计学算法处理类

功能详细说明：

这个类是实现生产工艺中常见的统计学算法，包括下面这些：

• Mean 平均值

• Sigma 西格玛

• stDev 标准偏差

• CPK

• PT

• COV 变异系数

• R 极差

• 泛型数据比较
  

这些算法在测量设备中广泛使用，生产中类似于Sigma这样的算法甚至做为生产指标跟工人的工资奖励挂勾。

常用函数列表：

/// 计算平均值，开关isCalNoZero表示数据中为零的元素不参加计算
public T calAverage<T>(List<T> data,bool ZeroNotCal=true) where T : struct
/// 计算平均值，参数isCalNoZero，数据中为零的元素不参加计算
public T calAverage<T>(Collection<T> data, bool ZeroNotCal = true) where T : struct
/// 计算平均值，同calAverage，仅名称不同
public T calMean<T>(List<T> data, bool ZeroNotCal = true) where T : struct
/// 计算西格玛Sigma
public T calSigma<T>( List<T> arrData) where T : struct
/// 计算标准偏差  
public  T stDev<T>(List<T> arrData) where T : struct
/// 标准差
public double calSigma(DataTable dt) 
/// 计算CPK， CPK＝min((上限-mean),(mean-下限))/3/sigma
public T calCPK<T>(List<T> data,double upLimit,double dnLimit) where T : struct
/// 计算PT值
 public List<T> calPT<T>(List<T> data,int columns) where T : struct
/// 变异系数
public T calCOV<T>(List<T> data) where T:struct
/// 计算泛型列表的最大值
 public T calMax<T>(List<T> data) where T : struct
/// 计算泛型列表的最小值
public T calMin<T>(List<T> data) where T : struct
/// 极差R
public T calR<T>(List<T> data) where T:struct
/// 判定A等于B（A.CompareTo(B)==0）
private static bool A_EQ_B<T>(T a, T b) where T : IComparable
/// 判定A大于B（A.CompareTo(B)&lt;0）
private static bool A_GT_B<T>(T a, T b) where T : IComparable
/// 判定A大于或等于B（A.CompareTo(B)&lt;=0）
private static bool A_GET_B<T>(T a, T b) where T : IComparable
/// 判定A小于B（A.CompareTo(B)&gt;0）
private static bool A_LT_B<T>(T a, T b) where T : IComparable
/// 判定A小于或等于B（A.CompareTo(B)&gt;=0）
private static bool A_LET_B<T>(T a, T b) where T : IComparable

更正 2019/10/7：

netMarketing1.3.1版更正了calMin()函数总是返回0的错误；

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作者：hackpig
来源：www.skcircle.com
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