PINE LIBRARY
Zaktualizowano ArrayStatistics

Library "ArrayStatistics"
Statistic Functions using arrays.
rms(sample) Root Mean Squared
Parameters:
Returns: float
skewness_pearson1(sample) Pearson's 1st Coefficient of Skewness.
Parameters:
Returns: float
skewness_pearson2(sample) Pearson's 2nd Coefficient of Skewness.
Parameters:
Returns: float
pearsonr(sample_a, sample_b) Pearson correlation coefficient measures the linear relationship between two datasets.
Parameters:
Returns: float p
kurtosis(sample) Kurtosis of distribution.
Parameters:
Returns: float
range_int(sample, percent) Get range around median containing specified percentage of values.
Parameters:
Returns: tuple with [int, int], Returns the range which containes specifies percentage of values.
Statistic Functions using arrays.
rms(sample) Root Mean Squared
Parameters:
- sample: float array, data sample points.
Returns: float
skewness_pearson1(sample) Pearson's 1st Coefficient of Skewness.
Parameters:
- sample: float array, data sample.
Returns: float
skewness_pearson2(sample) Pearson's 2nd Coefficient of Skewness.
Parameters:
- sample: float array, data sample.
Returns: float
pearsonr(sample_a, sample_b) Pearson correlation coefficient measures the linear relationship between two datasets.
Parameters:
- sample_a: float array, sample with data.
- sample_b: float array, sample with data.
Returns: float p
kurtosis(sample) Kurtosis of distribution.
Parameters:
- sample: float array, data sample.
Returns: float
range_int(sample, percent) Get range around median containing specified percentage of values.
Parameters:
- sample: int array, Histogram array.
- percent: float, Values percentage around median.
Returns: tuple with [int, int], Returns the range which containes specifies percentage of values.
Informacje o Wersji
added new function:average_weighted(sample, weights) Computes a weighted average (the mean, where each value is weighted by its relative importance).
Parameters:
sample: float array, data sample.
weights: float array, weights to apply to samples.
Returns: float
Informacje o Wersji
v3Updated: display examples on chart.
Added:
arithmetic_geometric_mean_simple(value_a, value_b, tolerance_value) Calculate the arithmetic-geometric mean of two numbers (_value_a, _value_b).
Parameters:
value_a: float, number value.
value_b: float, number value.
tolerance_value: float, number value, default=1e-12.
Returns: float
arithmetic_geometric_mean(sample, tolerance_value) Computes the arithmetic geometric mean of a sequence of values.
Parameters:
sample: float array, data sample.
tolerance_value: float, number value, default=1e-12.
Returns: float
Informacje o Wersji
v4Added:
zscore_simple(value, mean, deviation) Computes the simple version of the z-score formula.
Parameters:
value: float, data value.
mean: float, data mean.
deviation: float, the standard deviation of the data.
Returns: float.
zscore(sample) Computes the z-score of a data sample values.
Parameters:
sample: float array, data values.
Returns: float array.
Informacje o Wersji
v5Updated:
arithmetic_geometric_mean() was not computed correctly, thank you, InvestCHK for pointing it out.
Biblioteka Pine
W duchu TradingView autor opublikował ten kod Pine jako bibliotekę open-source, aby inni programiści Pine z naszej społeczności mogli go ponownie wykorzystać. Brawa dla autora! Możesz używać tej biblioteki prywatnie lub w innych publikacjach open-source, ale ponowne wykorzystanie tego kodu w publikacjach podlega Zasadom Społeczności.
Wyłączenie odpowiedzialności
Informacje i publikacje przygotowane przez TradingView lub jego użytkowników, prezentowane na tej stronie, nie stanowią rekomendacji ani porad handlowych, inwestycyjnych i finansowych i nie powinny być w ten sposób traktowane ani wykorzystywane. Więcej informacji na ten temat znajdziesz w naszym Regulaminie.
Biblioteka Pine
W duchu TradingView autor opublikował ten kod Pine jako bibliotekę open-source, aby inni programiści Pine z naszej społeczności mogli go ponownie wykorzystać. Brawa dla autora! Możesz używać tej biblioteki prywatnie lub w innych publikacjach open-source, ale ponowne wykorzystanie tego kodu w publikacjach podlega Zasadom Społeczności.
Wyłączenie odpowiedzialności
Informacje i publikacje przygotowane przez TradingView lub jego użytkowników, prezentowane na tej stronie, nie stanowią rekomendacji ani porad handlowych, inwestycyjnych i finansowych i nie powinny być w ten sposób traktowane ani wykorzystywane. Więcej informacji na ten temat znajdziesz w naszym Regulaminie.