welch_test()
Область применения: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel
Вычисляет p_value функции Welch-test
Синтаксис
welch_test(среднее 1, дисперсии1 count1,, среднее2 variance2, count2, )
Дополнительные сведения о соглашениях синтаксиса.
Параметры
| Имя (название) | Type | Обязательно | Описание |
|---|---|---|---|
| среднее 1 | реальный или длинный | ✔️ | Среднее (среднее) значение первой серии. |
| дисперсии1 | реальный или длинный | ✔️ | Значение дисперсии первого ряда. |
| count1 | реальный или длинный | ✔️ | Количество значений в первой серии. |
| среднее2 | реальный или длинный | ✔️ | Среднее (среднее) значение второго ряда. |
| дисперсию2 | реальный или длинный | ✔️ | Значение дисперсии второго ряда. |
| count2 | реальный или длинный | ✔️ | Количество значений во втором ряду. |
Возвраты
Из Википедии:
В статистике t-test Welch является двух примером теста расположения, который используется для проверки гипотезы, что две популяции имеют равные средства. Welch t-test является адаптацией t-test студента, и является более надежным, когда два образца имеют неравные дисперсии и неравные размеры выборки. Эти тесты часто называются неоплачиваемыми или независимыми примерами t-тестов. Тесты обычно применяются, когда статистические единицы, лежащие в основе сравнения двух выборок, не перекрываются. Валлч не-тест менее популярен, чем тест студента, и может быть менее знакомы для читателей. Тест также называется "неравные дисперсии Вельча t-test", или "неравные дисперсии t-test".
Пример
// 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