$stdDevSamp（集計）

結果の型

$stdDevSamp 入力値のサンプル標準偏差をdoubleとして返します。

Non-numeric Values

$stdDevSampは、数値以外の値を無視します。 合計のオペランドがすべて数値以外の場合、 $stdDevSampはnullを返します。

単一の値

サンプルが単一の数値で構成されている場合、 $stdDevSampはnullを返します。

配列オペランド

$groupおよび$setWindowFieldsステージでは、式が配列に変換される場合、 $stdDevSampはオペランドを数値以外の値として扱います。

サポートされている他のステージでは、次のようになります。

• 単一の式をオペランドとして使用し、その式が配列に変換されると、$stdDevSamp は配列内を走査して配列の数値要素に対して操作を実行し、単一の値を返します。

• 式のリストをオペランドとして使用する場合に、式のいずれかが配列に変換されると、 は配列内を 走査せず$stdDevSamp 、代わりに配列を数値以外の値として扱います。

Window Values

$setWindowFieldsステージウィンドウ内の 値に関する動作

• ウィンドウ内の数値以外の値、 null値、欠落しているフィールドは無視されます。

• ウィンドウが空の場合、 はnullを返します。

• ウィンドウにNaNの値が含まれている場合、 はnullを返します。

• ウィンドウにInfinityの値が含まれている場合、 はnullを返します。

• 上記の点のいずれにも当てはまらない場合、 はdouble値を返します。

$group ステージで使用

コレクションusersには次のフィールドを持つドキュメントが含まれています。

{_id: 0, username: "user0", age: 20}
{_id: 1, username: "user1", age: 42}
{_id: 2, username: "user2", age: 28}
...

ユーザーのサンプルの標準偏差を計算するには、次の集計操作では、まず$sampleパイプラインを使用して100ユーザーをサンプリングし、次に$stdDevSampを使用してサンプリングされたユーザーの標準偏差を計算します。

db.users.aggregate(
   [
      { $sample: { size: 100 } },
      { $group: { _id: null, ageStdDev: { $stdDevSamp: "$age" } } }
   ]
)

この操作では、次のような結果が返されます。

{ "_id" : null, "ageStdDev" : 7.811258386185771 }

$setWindowFields ステージで使用

カリフォルニア州（CA）とワシントン州（WA）のケーキ販売を含む cakeSales コレクションを作成します。

db.cakeSales.insertMany( [
   { _id: 0, type: "chocolate", orderDate: new Date("2020-05-18T14:10:30Z"),
     state: "CA", price: 13, quantity: 120 },
   { _id: 1, type: "chocolate", orderDate: new Date("2021-03-20T11:30:05Z"),
     state: "WA", price: 14, quantity: 140 },
   { _id: 2, type: "vanilla", orderDate: new Date("2021-01-11T06:31:15Z"),
     state: "CA", price: 12, quantity: 145 },
   { _id: 3, type: "vanilla", orderDate: new Date("2020-02-08T13:13:23Z"),
     state: "WA", price: 13, quantity: 104 },
   { _id: 4, type: "strawberry", orderDate: new Date("2019-05-18T16:09:01Z"),
     state: "CA", price: 41, quantity: 162 },
   { _id: 5, type: "strawberry", orderDate: new Date("2019-01-08T06:12:03Z"),
     state: "WA", price: 43, quantity: 134 }
] )

この例では、$stdDevSamp $setWindowFieldsステージのquantity を使用して、各 のケーキ販売の 値のサンプル標準偏差を出力します。state

db.cakeSales.aggregate( [
   {
      $setWindowFields: {
         partitionBy: "$state",
         sortBy: { orderDate: 1 },
         output: {
            stdDevSampQuantityForState: {
               $stdDevSamp: "$quantity",
               window: {
                  documents: [ "unbounded", "current" ]
               }
            }
         }
      }
   }
] )

この例では、次のことが行われます。

• partitionBy: "$state" はコレクション内のドキュメントを state で分割します。CA と WA のパーティションがあります。

• sortBy: { orderDate: 1 } は、各パーティション内のドキュメントを orderDate で昇順（1）に並べ替えるので、最も古い orderDate が最初になります。

• output ドキュメント ウィンドウで実行される を使用して、 $stdDevSampstdDevSampQuantityForStateフィールドを 値のサンプル標準偏差に設定します。quantity

  ウィンドウには、 unbounded下限とcurrentドキュメントの間にあるドキュメントが出力されます。 つまり、 $stdDevSampは、パーティションの先頭から現在のドキュメントまでのドキュメントのquantity値のサンプル標準偏差を返します。

この出力では、 CAとWAのサンプル標準偏差quantity値がstdDevSampQuantityForStateフィールドに表示されています。

{ "_id" : 4, "type" : "strawberry", "orderDate" : ISODate("2019-05-18T16:09:01Z"),
  "state" : "CA", "price" : 41, "quantity" : 162, "stdDevSampQuantityForState" : null }
{ "_id" : 0, "type" : "chocolate", "orderDate" : ISODate("2020-05-18T14:10:30Z"),
  "state" : "CA", "price" : 13, "quantity" : 120, "stdDevSampQuantityForState" : 29.698484809834994 }
{ "_id" : 2, "type" : "vanilla", "orderDate" : ISODate("2021-01-11T06:31:15Z"),
  "state" : "CA", "price" : 12, "quantity" : 145, "stdDevSampQuantityForState" : 21.1266025033211 }
{ "_id" : 5, "type" : "strawberry", "orderDate" : ISODate("2019-01-08T06:12:03Z"),
  "state" : "WA", "price" : 43, "quantity" : 134, "stdDevSampQuantityForState" : null }
{ "_id" : 3, "type" : "vanilla", "orderDate" : ISODate("2020-02-08T13:13:23Z"),
  "state" : "WA", "price" : 13, "quantity" : 104, "stdDevSampQuantityForState" : 21.213203435596427 }
{ "_id" : 1, "type" : "chocolate", "orderDate" : ISODate("2021-03-20T11:30:05Z"),
  "state" : "WA", "price" : 14, "quantity" : 140, "stdDevSampQuantityForState" : 19.28730152198591 }