meanZTest

2つの母集団からの標本に対して、平均に対するZ検定を適用します。

構文

meanZTest(population_variance_x, population_variance_y, confidence_level)(sample_data, sample_index)

両方のサンプルの値は sample_data 列にあります。sample_index が 0 の場合、その行の値は第 1 母集団からのサンプルに属します。0 でない場合は第 2 母集団からのサンプルに属します。 帰無仮説は、母集団の平均が等しいというものです。正規分布を仮定します。母集団は不等分散であってもよく、分散は既知と仮定します。

引数

• sample_data — サンプルデータ。Integer、Float または Decimal。
• sample_index — サンプルのインデックス。Integer。

パラメータ

• population_variance_x — 母集団 x の分散。Float。
• population_variance_y — 母集団 y の分散。Float。
• confidence_level — 信頼区間を計算するための信頼水準。Float。

戻り値

4 要素からなる Tuple:

• 計算された t 統計量。Float64。
• 計算された p 値。Float64。
• 計算された信頼区間の下限。Float64。
• 計算された信頼区間の上限。Float64。

例

入力テーブル：

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

クエリ：

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

結果：

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