welch_test()

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

쿼리 실행

// 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