welch_test()
Si applica a: ✅Microsoft Fabric✅Azure Esplora dati✅ Azure Monitor✅Microsoft Sentinel
Calcola la p_value della funzione Welch-test
Sintassi
welch_test(mean1, variance1 count1,, mean2, variance2 count2, )
Altre informazioni sulle convenzioni di sintassi.
Parametri
| Nome | Digita | Obbligatorio | Descrizione |
|---|---|---|---|
| media1 | real o long | ✔️ | Valore medio (medio) della prima serie. |
| varianza1 | real o long | ✔️ | Valore di varianza della prima serie. |
| count1 | real o long | ✔️ | Conteggio dei valori nella prima serie. |
| media2 | real o long | ✔️ | Valore medio (medio) della seconda serie. |
| varianza2 | real o long | ✔️ | Valore della varianza della seconda serie. |
| count2 | real o long | ✔️ | Conteggio dei valori nella seconda serie. |
Valori restituiti
Da Wikipedia:
Nelle statistiche il test t di Welch è un test di posizione a due campioni usato per testare l'ipotesi che due popolazioni abbiano mezzi uguali. Il test t di Welch è un adattamento del test t di Student ed è più affidabile quando i due campioni hanno varianza diverse e dimensioni di campione diverse. Questi test vengono spesso definiti t-test "non abbinati" o "campioni indipendenti". I test vengono in genere applicati quando le unità statistiche sottostanti i due campioni confrontati non sono sovrapposte. Il test t di Welch è meno popolare rispetto al test t di Student e può essere meno familiare ai lettori. Il test viene chiamato anche "varianza diversa di Welch t-test" o "varianza diseguale t-test".
Esempio
// 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