welch_test()
Dotyczy: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel
Oblicza p_value funkcji Welch-test
Składnia
welch_test(mean1 variance1 count1,,, mean2, variance2 count2, )
Dowiedz się więcej na temat konwencji składni.
Parametry
| Nazwisko | Type | Wymagania | opis |
|---|---|---|---|
| średnia1 | rzeczywiste lub długie | ✔️ | Średnia (średnia) wartości pierwszej serii. |
| wariancja1 | rzeczywiste lub długie | ✔️ | Wartość wariancji pierwszej serii. |
| count1 | rzeczywiste lub długie | ✔️ | Liczba wartości w pierwszej serii. |
| średnia2 | rzeczywiste lub długie | ✔️ | Średnia (średnia) wartości drugiej serii. |
| wariancja2 | rzeczywiste lub długie | ✔️ | Wartość wariancji drugiej serii. |
| count2 | rzeczywiste lub długie | ✔️ | Liczba wartości w drugiej serii. |
Zwraca
Z Wikipedii:
W statystykach t-test Welcha jest testem lokalizacji dwóch próbek, który służy do testowania hipotezy, że dwie populacje mają równe środki. T-test Welcha jest adaptacją testu t-studenta i jest bardziej niezawodna, gdy dwie próbki mają nierówne wariancji i nierówne rozmiary próbek. Te testy są często określane jako "niesparowane" lub "niezależne próbki" t-testów. Testy są zwykle stosowane, gdy jednostki statystyczne bazowe dwóch porównywanych próbek nie nakładają się. T-test Welch jest mniej popularny niż t-test Studenta i może być mniej znany czytelnikom. Test jest również nazywany "nierównymi wariancjami Welch t-test" lub "nierównymi wariancjami t-test".
Przykład
// 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