welch_test()
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Calcula el p_value de la función Welch-test
Sintaxis
welch_test(mean1 variance1, count1, ,mean2 variance2, count2, )
Obtenga más información sobre las convenciones de sintaxis.
Parámetros
| Nombre | Type | Obligatorio | Descripción |
|---|---|---|---|
| mean1 | real o long | ✔️ | Valor medio (promedio) de la primera serie. |
| varianza1 | real o long | ✔️ | Valor de varianza de la primera serie. |
| count1 | real o long | ✔️ | Recuento de valores de la primera serie. |
| mean2 | real o long | ✔️ | Valor medio (promedio) de la segunda serie. |
| varianza2 | real o long | ✔️ | Valor de varianza de la segunda serie. |
| count2 | real o long | ✔️ | Recuento de valores de la segunda serie. |
Devoluciones
De Wikipedia:
En las estadísticas, la prueba t de Welch es una prueba de ubicación de dos muestras que se usa para probar la hipótesis de que dos poblaciones tienen iguales medios. La prueba t de Welch es una adaptación de la prueba t de Student y es más confiable cuando las dos muestras tienen variaciones desiguales y tamaños de muestra desiguales. Estas pruebas se conocen a menudo como pruebas t "no emparejadas" o "muestras independientes". Las pruebas se aplican normalmente cuando las unidades estadísticas subyacentes a las dos muestras que se comparan no se superponen. La prueba t de Welch es menos popular que la prueba t de Student y puede ser menos familiar para los lectores. La prueba también se denomina "t-test de varianzas desiguales de Welch" o "t-test de varianzas desiguales".
Ejemplo
// s1, s2 values are from https://en.wikipedia.org/wiki/Welch%27s_t-test
print
s1 = dynamic([27.5, 21.0, 19.0, 23.6, 17.0, 17.9, 16.9, 20.1, 21.9, 22.6, 23.1, 19.6, 19.0, 21.7, 21.4]),
s2 = dynamic([27.1, 22.0, 20.8, 23.4, 23.4, 23.5, 25.8, 22.0, 24.8, 20.2, 21.9, 22.1, 22.9, 20.5, 24.4])
| mv-expand s1 to typeof(double), s2 to typeof(double)
| summarize m1=avg(s1), v1=variance(s1), c1=count(), m2=avg(s2), v2=variance(s2), c2=count()
| extend pValue=welch_test(m1,v1,c1,m2,v2,c2)
// pValue = 0.021