quantileTDigestWeighted

数値データ列に対して、t-digest アルゴリズムを用いて近似的な 分位点 を計算します。各要素の重みを考慮します。最大誤差は 1% です。メモリ使用量は log(n) で、n は値の数です。

この関数の性能は quantile や quantileTiming よりも劣ります。State サイズと精度の比率という観点では、この関数は quantile よりも優れています。

結果はクエリの実行順序に依存し、非決定的です。

同一クエリ内でレベルの異なる複数の quantile* 関数を使用する場合、内部状態は結合されません（つまり、そのクエリは本来よりも効率が低下します）。この場合は、quantiles 関数の使用を検討してください。

:::note
quantileTDigestWeighted の使用は、ごく小さいデータセットには推奨されておらず、大きな誤差につながる可能性があります。この場合は、代わりに quantileTDigest の使用を検討してください。 :::

構文

quantileTDigestWeighted(level)(expr, weight)

エイリアス: medianTDigestWeighted.

引数

• level — 分位数のレベル。省略可能なパラメータ。0 から 1 までの定数の浮動小数点数。level の値は [0.01, 0.99] の範囲で使用することを推奨します。既定値: 0.5。level=0.5 の場合、この関数は中央値を計算します。
• expr — 数値データ型、Date または DateTime を結果とする、カラム値に対する式。
• weight — シーケンスの各要素の重みを持つカラム。重みは値の出現回数です。

戻り値

• 指定されたレベルの近似分位数。

型:

• 数値データ型入力の場合は Float64。
• 入力値が Date 型の場合は Date。
• 入力値が DateTime 型の場合は DateTime。

例

クエリ:

SELECT quantileTDigestWeighted(number, 1) FROM numbers(10)

結果：

┌─quantileTDigestWeighted(number, 1)─┐
│                                4.5 │
└────────────────────────────────────┘

関連項目

• median
• quantiles