Nút Thống Kê Thuộc Tính (Attribute Statistic Node)

Nút "Thống Kê Thuộc Tính" đánh giá một trường trên một hình học và cung cấp thống kê về toàn bộ tập dữ liệu.

Đầu Vào (Inputs)

Hình Học (Geometry): Đầu vào hình học tiêu chuẩn.
Lựa Chọn (Selection): Một đầu vào trường lô gíc bool cho mỗi phần tử cho biết có đưa giá trị của nó vào kết quả thống kê hay không nếu lô gíc bool là false, giá trị tương ứng từ đầu vào "Thuộc Tính" sẽ bị bỏ qua.
Thuộc Tính: Trường thuộc tính để truy vấn thống kê từ đó ra.

Kiểu Dữ Liệu (Data Type)

Số Thực (Float):: Đầu ra sẽ là một đơn giá trị dấu phẩy động.
Véctơ (Vector):: Đầu ra sẽ là một véctơ gồm ba giá trị dấu phẩy động. Toàn bộ các tính toán đều theo từng phần tử một.

Phạm Vi (Domain)

phạm vi thuộc tính (attribute domain) được sử dụng để thống kê và đánh giá trường "Thuộc Tính" đầu vào.

Trung Bình (Mean): Giá trị trung bình của toàn bộ dữ liệu.
Trung Vị (Median): Giá trị trung vị của toàn bộ dữ liệu.
Tổng (Sum): Giá trị tổng của toàn bộ dữ liệu.
Tối Thiểu (Min): Giá trị tối thiểu của toàn bộ dữ liệu.
Tối Đa (Max): Giá trị tối đa của toàn bộ dữ liệu.
Phạm Vi (Range): Sự chênh lệch giữa giá trị tối đa và giá trị tối thiểu.
Độ Lệch Chuẩn (Standard Deviation): Các giá trị khác với giá trị trung bình là bao nhiêu. Độ lệch chuẩn thấp chỉ ra rằng các giá trị được nhóm chặt chẽ với nhau tại giá trị trung bình. Độ lệch chuẩn cao chỉ ra rằng các giá trị được trải rộng ra trên một phạm vi lớn.
Phương Sai (Variance): Phương sai của toàn bộ dữ liệu, được xác định là bình phương của độ lệch chuẩn.