quantileTDigestWeighted
数値データシーケンスの近似分位数をt-digestアルゴリズムを使用して算出します。この関数は、各シーケンスメンバーの重みを考慮に入れます。最大誤差は1%です。メモリ消費はlog(n)で、ここでnは値の数です。
この関数のパフォーマンスは、quantileやquantileTimingのパフォーマンスよりも低いです。状態サイズと精度の比率という点では、この関数はquantileよりもはるかに優れています。
結果はクエリの実行順序に依存し、非決定的です。
異なるレベルの複数のquantile*関数をクエリ内で使用すると、内部状態は結合されません(つまり、クエリは本来可能なよりも効率的ではありません)。この場合は、quantiles関数を使用してください。
注記
tiny data setsに対してquantileTDigestWeightedの使用は推奨されませんであり、重大な誤差を引き起こす可能性があります。この場合は、quantileTDigestの使用を検討してください。
構文
エイリアス: medianTDigestWeighted.
引数
- level— 分位数のレベル。オプションのパラメーター。0から1の範囲の定数浮動小数点数。- [0.01, 0.99]の範囲の- level値の使用を推奨します。デフォルト値: 0.5。- level=0.5では、関数は中央値を算出します。
- expr— 数値のデータ型、Date、またはDateTimeのカラム値に対する式。
- weight— シーケンス要素の重みを持つカラム。重みは値の出現回数です。
返される値
- 指定されたレベルの近似分位数。
タイプ:
例
クエリ:
結果:
関連項目
