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# $ estándar DevPop
<a name="stdDevPop"></a>

Nuevo a partir de la versión 8.0.1.

El `$stdDevPop` operador de Amazon DocumentDB calcula la desviación estándar poblacional de los valores numéricos. Como acumulador, calcula la desviación estándar de la población entre los documentos de un grupo en fase de proceso de agregación. `$group` Como expresión, calcula la desviación estándar poblacional de una matriz de números. La desviación estándar de la población utiliza N como divisor (no N-1). Non-numeric los valores se ignoran. Si no hay valores numéricos, devuelve`null`. Si solo hay un valor numérico, se devuelve. `0`

**Parámetros**
+ `expression`: expresión que se resuelve en un valor numérico o en una matriz de valores numéricos.

## Ejemplo (MongoDB Shell)
<a name="stdDevPop-examples"></a>

El siguiente ejemplo muestra cómo usar el `$stdDevPop` operador para calcular la desviación estándar poblacional de las puntuaciones por asignatura.

**Cree documentos de muestra **

```
db.scores.insertMany([
  { subject: "math", score: 60 },
  { subject: "math", score: 75 },
  { subject: "math", score: 85 },
  { subject: "math", score: 92 },
  { subject: "math", score: 78 },
  { subject: "science", score: 55 },
  { subject: "science", score: 70 },
  { subject: "science", score: 82 },
  { subject: "science", score: 91 },
  { subject: "science", score: 67 }
]);
```

**Ejemplo de consulta **

```
db.scores.aggregate([
  { $group: {
      _id: "$subject",
      stdDev: { $stdDevPop: "$score" }
    }}
]);
```

**Salida**

```
[
  { "_id": "math", "stdDev": 10.75174404457249 },
  { "_id": "science", "stdDev": 12.441864811996632 }
]
```

## Ejemplo de uso de expresiones (MongoDB Shell)
<a name="stdDevPop-expression-examples"></a>

El `$stdDevPop` operador también se puede usar como expresión dentro de una `$project` etapa para calcular la desviación estándar poblacional de un campo matricial.

**Cree documentos de muestra **

```
db.experiments.insertMany([
  { _id: 1, measurements: [10, 12, 14, 16, 18] },
  { _id: 2, measurements: [5, 5, 5, 5, 5] },
  { _id: 3, measurements: [2, 4, 6, 8, 10] }
]);
```

**Ejemplo de consulta **

```
db.experiments.aggregate([
  { $project: {
      stdDev: { $stdDevPop: "$measurements" }
    }}
]);
```

**Salida**

```
[
  { "_id": 1, "stdDev": 2.8284271247461903 },
  { "_id": 2, "stdDev": 0 },
  { "_id": 3, "stdDev": 2.8284271247461903 }
]
```

## Ejemplos de código
<a name="stdDevPop-code"></a>

Para ver un ejemplo de código sobre el uso `$stdDevPop` del operador, elija la pestaña correspondiente al idioma que desee utilizar. Los siguientes ejemplos muestran tanto el uso del acumulador (en`$group`) como el uso de expresiones (en`$project`):

------
#### [ Node.js ]

```
const { MongoClient } = require('mongodb');

async function example() {
  const uri = 'mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false';
  const client = new MongoClient(uri);

  try {
    await client.connect();
    const db = client.db('test');

    // Accumulator usage: stdDevPop across grouped documents
    const scores = db.collection('scores');
    const accumulatorResult = await scores.aggregate([
      { $group: {
          _id: "$subject",
          stdDev: { $stdDevPop: "$score" }
        }}
    ]).toArray();
    console.log('Accumulator result:', accumulatorResult);

    // Expression usage: stdDevPop of an array field
    const experiments = db.collection('experiments');
    const expressionResult = await experiments.aggregate([
      { $project: {
          stdDev: { $stdDevPop: "$measurements" }
        }}
    ]).toArray();
    console.log('Expression result:', expressionResult);

  } finally {
    await client.close();
  }
}

example();
```

------
#### [ Python ]

```
from pymongo import MongoClient

def example():
    client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')

    try:
        db = client['test']

        # Accumulator usage: stdDevPop across grouped documents
        scores = db['scores']
        accumulator_result = list(scores.aggregate([
            { '$group': {
                '_id': '$subject',
                'stdDev': { '$stdDevPop': '$score' }
            }}
        ]))
        print('Accumulator result:', accumulator_result)

        # Expression usage: stdDevPop of an array field
        experiments = db['experiments']
        expression_result = list(experiments.aggregate([
            { '$project': {
                'stdDev': { '$stdDevPop': '$measurements' }
            }}
        ]))
        print('Expression result:', expression_result)

    finally:
        client.close()

example()
```

------