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;   iron_stat.hsp — 統計関数モジュール
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;   int / double 配列に対する基本統計量を計算する。
;   外部 DLL 不要の純 HSP 実装。
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;   API (関数):
;     stat_sum(arr, n)        合計 (double)
;     stat_mean(arr, n)       平均 (double)
;     stat_min(arr, n)        最小値 (double)
;     stat_max(arr, n)        最大値 (double)
;     stat_median(arr, n)     中央値 (double) ※内部でソートコピー
;     stat_variance(arr, n)   分散 (double, 母分散)
;     stat_stddev(arr, n)     標準偏差 (double, 母標準偏差)
;     stat_range(arr, n)      範囲 (max - min) (double)
;
;   API (命令):
;     stat_describe arr, n    概要統計を mes で出力
;     stat_percentile arr, n, p  → refdval に p パーセンタイル値
;
;   n: 要素数。0 を渡すと length(arr) を使用。
;   arr は int 配列 / double 配列どちらでも可。
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;   例:
;     #include "iron_stat.hsp"
;     dim scores, 5
;     scores = 80, 90, 70, 100, 60
;     mes "平均 = " + stat_mean(scores, 5)
;     mes "中央値 = " + stat_median(scores, 5)
;     mes "標準偏差 = " + stat_stddev(scores, 5)
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#ifndef __iron_stat_hsp__
#define __iron_stat_hsp__

#module iron_stat

; --- 合計 ---
#defcfunc stat_sum array arr, int n_, local n, local s
	n = n_ : if n <= 0 : n = length(arr)
	s = 0.0
	repeat n
		s += 0.0 + arr(cnt)
	loop
	return s

; --- 平均 ---
#defcfunc stat_mean array arr, int n_, local n
	n = n_ : if n <= 0 : n = length(arr)
	if n == 0 : return 0.0
	return stat_sum(arr, n) / double(n)

; --- 最小値 ---
#defcfunc stat_min array arr, int n_, local n, local v, local mn
	n = n_ : if n <= 0 : n = length(arr)
	if n == 0 : return 0.0
	mn = 0.0 + arr(0)
	repeat n - 1, 1
		v = 0.0 + arr(cnt)
		if v < mn : mn = v
	loop
	return mn

; --- 最大値 ---
#defcfunc stat_max array arr, int n_, local n, local v, local mx
	n = n_ : if n <= 0 : n = length(arr)
	if n == 0 : return 0.0
	mx = 0.0 + arr(0)
	repeat n - 1, 1
		v = 0.0 + arr(cnt)
		if v > mx : mx = v
	loop
	return mx

; --- 範囲 ---
#defcfunc stat_range array arr, int n_, local n
	n = n_ : if n <= 0 : n = length(arr)
	return stat_max(arr, n) - stat_min(arr, n)

; --- 分散 (母分散) ---
#defcfunc stat_variance array arr, int n_, local n, local avg, local s, local d
	n = n_ : if n <= 0 : n = length(arr)
	if n == 0 : return 0.0
	avg = stat_mean(arr, n)
	s = 0.0
	repeat n
		d = (0.0 + arr(cnt)) - avg
		s += d * d
	loop
	return s / double(n)

; --- 標準偏差 (母標準偏差) ---
#defcfunc stat_stddev array arr, int n_, local n
	n = n_ : if n <= 0 : n = length(arr)
	return sqrt(stat_variance(arr, n))

; --- 中央値 ---
#defcfunc stat_median array arr, int n_, \
	local n, local tmp, local i, local j, local t
	n = n_ : if n <= 0 : n = length(arr)
	if n == 0 : return 0.0

	; double 配列にコピー
	dimtype tmp, 3, n
	repeat n
		tmp(cnt) = 0.0 + arr(cnt)
	loop

	; 単純選択ソート
	repeat n - 1
		i = cnt
		repeat n - i - 1, i + 1
			j = cnt
			if tmp(j) < tmp(i) {
				t = tmp(i) : tmp(i) = tmp(j) : tmp(j) = t
			}
		loop
	loop

	; 中央値
	if (n \ 2) == 1 {
		return tmp(n / 2)
	}
	return (tmp(n / 2 - 1) + tmp(n / 2)) / 2.0

; --- パーセンタイル ---
#deffunc stat_percentile array arr, int n_, double p_, \
	local n, local tmp, local i, local j, local t, local k, local f, local result
	n = n_ : if n <= 0 : n = length(arr)
	if n == 0 : return 0.0

	; double 配列にコピー
	dimtype tmp, 3, n
	repeat n
		tmp(cnt) = 0.0 + arr(cnt)
	loop

	; ソート
	repeat n - 1
		i = cnt
		repeat n - i - 1, i + 1
			j = cnt
			if tmp(j) < tmp(i) {
				t = tmp(i) : tmp(i) = tmp(j) : tmp(j) = t
			}
		loop
	loop

	; 線形補間法
	f = p_ / 100.0 * double(n - 1)
	k = int(f)
	if k >= n - 1 {
		result = tmp(n - 1)
	} else {
		result = tmp(k) + (f - double(k)) * (tmp(k + 1) - tmp(k))
	}
	return result

; --- 概要統計出力 ---
#deffunc stat_describe array arr, int n_, local n
	n = n_ : if n <= 0 : n = length(arr)
	mes "count  = " + n
	mes "sum    = " + stat_sum(arr, n)
	mes "mean   = " + stat_mean(arr, n)
	mes "stddev = " + stat_stddev(arr, n)
	mes "min    = " + stat_min(arr, n)
	stat_percentile arr, n, 25.0
	mes "25%    = " + refdval
	mes "median = " + stat_median(arr, n)
	stat_percentile arr, n, 75.0
	mes "75%    = " + refdval
	mes "max    = " + stat_max(arr, n)
	return

#global

#endif