welch_test()
적용 대상: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel
Welch-test 함수의 p_value 계산합니다.
구문
welch_test(mean1, variance1, count1, mean2 , variance2, count2)
구문 규칙에 대해 자세히 알아봅니다.
매개 변수
| 이름 | Type | 필수 | 설명 |
|---|---|---|---|
| mean1 | real 또는 long | ✔️ | 첫 번째 계열의 평균(평균) 값입니다. |
| variance1 | real 또는 long | ✔️ | 첫 번째 계열의 분산 값입니다. |
| count1 | real 또는 long | ✔️ | 첫 번째 계열의 값 수입니다. |
| mean2 | real 또는 long | ✔️ | 두 번째 계열의 평균(평균) 값입니다. |
| variance2 | real 또는 long | ✔️ | 두 번째 계열의 분산 값입니다. |
| count2 | real 또는 long | ✔️ | 두 번째 계열의 값 수입니다. |
반품
Wikipedia에서:
통계에서 Welch의 t-test는 두 모집단이 동일한 수단을 가지고 있다는 가설을 테스트하는 데 사용되는 두 가지 샘플 위치 테스트입니다. Welch의 t-test는 Student의 t-test의 적응이며, 두 샘플에 같지 않은 차이와 불평등한 샘플 크기가 있을 때 더 안정적입니다. 이러한 테스트는 종종 "납작한" 또는 "독립적인 샘플" t 테스트라고 합니다. 테스트는 일반적으로 비교되는 두 샘플의 기초가 되는 통계 단위가 겹치지 않는 경우에 적용됩니다. Welch의 t-test는 학생의 t-test보다 덜 인기가 있으며 독자에게 덜 친숙할 수 있습니다. 테스트를 "Welch의 같지 않은 분산 t-test" 또는 "같지 않은 분산 t-test"라고도 합니다.
예시
// 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