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binomial_test_fl()

  • 아티클

함수 binomial_test_fl() 는 이항 테스트를 수행하는 UDF(사용자 정의 함수)입니다.

사전 요구 사항

  • 클러스터에서 Python 플러그 인 을 사용하도록 설정해야 합니다. 함수에 사용되는 인라인 Python에 필요합니다.
  • 데이터베이스에서 Python 플러그 인 을 사용하도록 설정해야 합니다. 함수에 사용되는 인라인 Python에 필요합니다.

Syntax

T | invoke binomial_test_fl(성공,평가판 [,success_prob [,alt_hypotheis ]])

구문 규칙에 대해 자세히 알아보세요.

매개 변수

이름 형식 필수 Description
성공 string ✔️ 성공 결과 수를 포함하는 열의 이름입니다.
재판 string ✔️ 총 평가판 수를 포함하는 열의 이름입니다.
p_value string ✔️ 결과를 저장할 열의 이름입니다.
success_prob real 성공 확률입니다. 기본값은 0.5입니다.
alt_hypotheis string 대체 가설은 , greater또는 less일 two-sided수 있습니다. 기본값은 two-sided입니다.

함수 정의

다음과 같이 해당 코드를 쿼리 정의 함수로 포함하거나 데이터베이스에 저장된 함수로 만들어 함수를 정의할 수 있습니다.

다음 let 문을 사용하여 함수를 정의합니다. 사용 권한이 필요 없습니다.

중요

let 문은 자체적으로 실행할 수 없습니다. 그 뒤에 테이블 형식 식 문이 있어야 합니다. 의 binomial_test_fl()작업 예제를 실행하려면 예제를 참조 하세요.

let binomial_test_fl = (tbl:(*), successes:string, trials:string, p_value:string, success_prob:real=0.5, alt_hypotheis:string='two-sided')
{
    let kwargs = bag_pack('successes', successes, 'trials', trials, 'p_value', p_value, 'success_prob', success_prob, 'alt_hypotheis', alt_hypotheis);
    let code = ```if 1:
        from scipy import stats

        successes = kargs["successes"]
        trials = kargs["trials"]
        p_value = kargs["p_value"]
        success_prob = kargs["success_prob"]
        alt_hypotheis = kargs["alt_hypotheis"]

        def func(row, prob, h1):
            pv = stats.binom_test(row[successes], row[trials], p=prob, alternative=h1)
            return pv
        result = df
        result[p_value] = df.apply(func, axis=1, args=(success_prob, alt_hypotheis), result_type="expand")
    ```;
    tbl
    | evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
};
// Write your query to use the function here.

예제

다음 예제에서는 invoke 연산자를 사용하여 함수를 실행합니다.

쿼리 정의 함수를 사용하려면 포함된 함수 정의 다음에 호출합니다.

let binomial_test_fl = (tbl:(*), successes:string, trials:string, p_value:string, success_prob:real=0.5, alt_hypotheis:string='two-sided')
{
    let kwargs = bag_pack('successes', successes, 'trials', trials, 'p_value', p_value, 'success_prob', success_prob, 'alt_hypotheis', alt_hypotheis);
    let code = ```if 1:
        from scipy import stats

        successes = kargs["successes"]
        trials = kargs["trials"]
        p_value = kargs["p_value"]
        success_prob = kargs["success_prob"]
        alt_hypotheis = kargs["alt_hypotheis"]

        def func(row, prob, h1):
            pv = stats.binom_test(row[successes], row[trials], p=prob, alternative=h1)
            return pv
        result = df
        result[p_value] = df.apply(func, axis=1, args=(success_prob, alt_hypotheis), result_type="expand")
    ```;
    tbl
    | evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
};
datatable(id:string, x:int, n:int) [
'Test #1', 3, 5,
'Test #2', 5, 5,
'Test #3', 3, 15
]
| extend p_val=0.0
| invoke binomial_test_fl('x', 'n', 'p_val', success_prob=0.2, alt_hypotheis='greater')

출력

id x n p_val
테스트 #1 3 5 0.05792
테스트 #2 5 5 0.00032
테스트 #3 3 15 0.601976790745087

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