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

バージョン 8.0.1 から新規。

Amazon DocumentDB の `$stdDevPop`演算子は、数値の母集団標準偏差を計算します。アキュムレータは、集約パイプラインの`$group`ステージのグループ内のドキュメント全体の母集団標準偏差を計算します。式として、数値の配列の母集団標準偏差を計算します。母集団標準偏差は、(N-1 ではなく) N を除数として使用します。数値以外の値は無視されます。数値がない場合は、 を返します`null`。数値が 1 つしかない場合、 を返します`0`。

**パラメータ**
+ `expression`: 数値または数値の配列に解決される式。

## 例 (MongoDB シェル)
<a name="stdDevPop-examples"></a>

次の例は、 `$stdDevPop`演算子を使用して、サブジェクトあたりのスコアの母集団標準偏差を計算する方法を示しています。

**サンプルドキュメントを作成する**

```
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 }
]);
```

**クエリの例**

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

**出力**

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

## 式の使用例 (MongoDB シェル)
<a name="stdDevPop-expression-examples"></a>

`$stdDevPop` 演算子を`$project`ステージ内の式として使用して、配列フィールドの母集団標準偏差を計算することもできます。

**サンプルドキュメントを作成する**

```
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] }
]);
```

**クエリの例**

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

**出力**

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

## コードの例
<a name="stdDevPop-code"></a>

`$stdDevPop` 演算子を使用するコード例を表示するには、使用する言語のタブを選択します。次の例は、アキュムレータの使用 ( の場合`$group`) と式の使用 ( の場合) の両方を示しています`$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()
```

------