percentile()、percentiles() (集計関数)

関数はpercentile()、expr で定義された母集団の指定された最も近いランクのパーセンタイルの推定値を計算します。 精度は、パーセンタイル リージョンの人口密度によって異なります。

percentiles() は と同様に機能します percentile()。 ただし、 percentiles() 一度に複数のパーセンタイル値を計算できます。これは、各パーセンタイル値を個別に計算するよりも効率的です。

重み付けパーセンタイルを計算するには、「 percentilesw()」を参照してください。

Note

この関数は、summarize 演算子と組み合わせて使用します。

構文

percentile(Expr,パーセンタイル)

percentiles(Expr,パーセン タイル)

構文規則について詳しく知る。

パラメーター

名前	型	必須	説明
expr	string	✔️	集計計算に使用する式。
パーセンタイル	int または long	✔️	パーセンタイルを指定する定数。
パーセン タイル	int または long	✔️	1 つ以上のコンマ区切りパーセンタイル。

戻り値

グループ内の指定されたパーセンタイルの expr の推定値を含むテーブルを返します。それぞれは個別の列に格納されます。

Note

1 つの列のパーセンタイルを返すには、「 配列としてパーセンタイルを返す」を参照してください。

例

1 パーセンタイルを計算する

次の例は、サンプル セットの DamageProperty 95% より大きく、サンプル セットの 5% 未満の値を示しています。

クエリを実行する

StormEvents | summarize percentile(DamageProperty, 95) by State

出力

表示される結果テーブルには、最初の 10 行のみが含まれます。

State	percentile_DamageProperty_95
ATLANTIC SOUTH	0
FLORIDA	40000
GEORGIA	143333
MISSISSIPPI	80000
AMERICAN SAMOA	250000
ケンタッキー	35000
オハイオ	150000
KANSAS	51392
ミシガン	49167
ALABAMA	50000

複数のパーセンタイルを計算する

次の例は、5、50 (中央値) と 95 を使用して同時に計算された の値 DamageProperty を示しています。

クエリを実行する

StormEvents | summarize percentiles(DamageProperty, 5, 50, 95) by State

出力

表示される結果テーブルには、最初の 10 行のみが含まれます。

State	percentile_DamageProperty_5	percentile_DamageProperty_50	percentile_DamageProperty_95
ATLANTIC SOUTH	0	0	0
FLORIDA	0	0	40000
GEORGIA	0	0	143333
MISSISSIPPI	0	0	80000
AMERICAN SAMOA	0	0	250000
ケンタッキー	0	0	35000
オハイオ	0	2000	150000
KANSAS	0	0	51392
ミシガン	0	0	49167
ALABAMA	0	0	50000
...	...

パーセンタイルを配列として返す

個々の列の値を返す代わりに、 関数を percentiles_array() 使用して、動的配列型の単一列のパーセンタイルを返します。

構文

percentiles_array(Expr,パーセン タイル)

パラメーター

名前	型	必須	説明
expr	string	✔️	集計計算に使用する式。
パーセン タイル	int、long、または動的	✔️	1 つ以上のコンマ区切りパーセンタイルまたはパーセンタイルの動的配列。 各パーセンタイルには、整数または長い値を指定できます。

戻り値

動的配列型の単一列として、グループ内の指定されたパーセンタイルの expr の推定値を返します。

例

コンマ区切りのパーセンタイル

複数のパーセンタイルは、 percentiles() のように複数の列ではなく、1 つの動的列の配列として取得できます。

クエリを実行する

TransformedSensorsData
| summarize percentiles_array(Value, 5, 25, 50, 75, 95), avg(Value) by SensorName

出力

結果テーブルには、最初の 10 行のみが表示されます。

SensorName	percentiles_Value	avg_Value
sensor-82	["0.048141473520867069","0.24407515500271132","0.48974511106780577","0.74160998970950343","0.94587903204190071"]	0.493950914
sensor-130	["0.049200214398937764","0.25735850440187535","0.51206374010048239","0.74182335059053839","0.95210342463616771"]	0.505111463
sensor-56	["0.04857779335488676","0.24709868149337144","0.49668762923789589","0.74458470404241883","0.94889104840865857"]	0.497955018
sensor-24	["0.051507199150534679","0.24803904945640423","0.50397070213183581","0.75653888126010793","0.9518782718727431"]	0.501084379
sensor-47	["0.045991246974755672","0.24644331118208851","0.48089197707088743","0.74475142784472248","0.9518322864959039"]	0.49386228
sensor-135	["0.05132897529660399","0.24204987641954018","0.48470113942206461","0.74275730068433621","0.94784079559229406"]	0.494817619
sensor-74	["0.048914714739047828","0.25160926036445724","0.49832498850160978","0.75257887767110776","0.94932261924236094"]	0.501627252
sensor-173	["0.048333149363009836","0.26084250046756496","0.51288012531934613","0.74964772791583412","0.95156058795294"]	0.505401226
sensor-28	["0.048511161184567046","0.2547387968731824","0.50101318228599656","0.75693845702682039","0.95243122486483989"]	0.502066244
sensor-34	["0.049980293859462954","0.25094722564949412","0.50914023067384762","0.75571549713447961","0.95176564809278674"]	0.504309494
...	...	...

パーセンタイルの動的配列

のパーセンタイル percentiles_array は、整数または浮動小数点数の動的配列で指定できます。 配列は、定数にする必要がありますが、リテラルにする必要はありません。

クエリを実行する

TransformedSensorsData
| summarize percentiles_array(Value, dynamic([5, 25, 50, 75, 95])), avg(Value) by SensorName

出力

結果テーブルには、最初の 10 行のみが表示されます。

SensorName	percentiles_Value	avg_Value
sensor-82	["0.048141473520867069","0.24407515500271132","0.48974511106780577","0.74160998970950343","0.94587903204190071"]	0.493950914
sensor-130	["0.049200214398937764","0.25735850440187535","0.51206374010048239","0.74182335059053839","0.95210342463616771"]	0.505111463
sensor-56	["0.04857779335488676","0.24709868149337144","0.49668762923789589","0.74458470404241883","0.94889104840865857"]	0.497955018
sensor-24	["0.051507199150534679","0.24803904945640423","0.50397070213183581","0.75653888126010793","0.9518782718727431"]	0.501084379
sensor-47	["0.045991246974755672","0.24644331118208851","0.48089197707088743","0.74475142784472248","0.9518322864959039"]	0.49386228
sensor-135	["0.05132897529660399","0.24204987641954018","0.48470113942206461","0.74275730068433621","0.94784079559229406"]	0.494817619
sensor-74	["0.048914714739047828","0.25160926036445724","0.49832498850160978","0.75257887767110776","0.94932261924236094"]	0.501627252
sensor-173	["0.048333149363009836","0.26084250046756496","0.51288012531934613","0.74964772791583412","0.95156058795294"]	0.505401226
sensor-28	["0.048511161184567046","0.2547387968731824","0.50101318228599656","0.75693845702682039","0.95243122486483989"]	0.502066244
sensor-34	["0.049980293859462954","0.25094722564949412","0.50914023067384762","0.75571549713447961","0.95176564809278674"]	0.504309494
...	...	...

最も近いランクのパーセンタイル

順序付けられた値のリストの P 番目のパーセンタイル (0 <P<= 100) は、昇順で並べ替えられたリストの最小の値です。 データの P パーセントが P 番目のパーセンタイル値以下です (パーセンタイルの Wikipedia 記事から)。

0 番目のパーセントを母集団の最小メンバーとして定義します。

Note

計算の近似特性を考えると、実際に返される値は、母集団のメンバーではない可能性があります。 最も近いランクの定義は、P=50 が中央値の補間定義に準拠していないことを意味します。 特定のアプリケーションに対してこの矛盾の有意性を評価する場合は、母集団のサイズと推定誤差を考慮する必要があります。

パーセンタイル単位の推定エラー

パーセンタイル集計では、 T-Digestを使用して概算値を算出できます。

Note

• 推定エラーの限度は、要求されたパーセンタイルの値によって異なります。 最適な精度は、[0..100] のスケールの両端です。 パーセンタイルの 0 と 100 が分布の正確な最小値と最大値です。 精度はスケールの中央に向かって徐々に低下します。 中央値で最低で、1% で最大です。
• エラー限度は、値ではなく、ランクで観測されます。 percentile(X, 50) が Xm の値を返したとします。 推定では、X の値の 49% 以上 51% 以下が Xm 以下になることが保証されます。 Xm と X の実際の中央値との差には、理論上の制限はありません。
• 推定によって正確な値が返される場合もありますが、それがいつなのかを定義するための信頼できる条件はありません。