meanZTest

对来自两个总体的样本执行均值 Z 检验。

语法

meanZTest(总体方差_x, 总体方差_y, 置信度)(样本数据, 样本索引)

两个样本的值都在 sample_data 列中。如果 sample_index 等于 0，则该行的值属于第一个总体的样本；否则，该行的值属于第二个总体的样本。

原假设是两个总体的均值相等。假设总体服从正态分布。两个总体的方差可以不相等，且方差是已知的。

参数

• sample_data — 样本数据。Integer、Float 或 Decimal。
• sample_index — 样本索引。Integer。

参数设置

• population_variance_x — 总体 x 的方差。Float。
• population_variance_y — 总体 y 的方差。Float。
• confidence_level — 用于计算置信区间的置信水平。Float。

返回值

包含四个元素的 Tuple：

• 计算得到的 t-统计量。Float64。
• 计算得到的 p 值。Float64。
• 计算得到的置信区间下界。Float64。
• 计算得到的置信区间上界。Float64。

示例

输入表：

┌─sample_data─┬─sample_index─┐
│        20.3 │            0 │
│        21.9 │            0 │
│        22.1 │            0 │
│        18.9 │            1 │
│          19 │            1 │
│        20.3 │            1 │
└─────────────┴──────────────┘

查询：

SELECT meanZTest(0.7, 0.45, 0.95)(sample_data, sample_index) FROM mean_ztest

结果：

┌─meanZTest(0.7, 0.45, 0.95)(sample_data, sample_index)────────────────────────────┐
│ (3.2841296025548123,0.0010229786769086013,0.8198428246768334,3.2468238419898365) │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘