welch_test()

  • 项目

计算 Welch-test 函数的 p_value

语法

welch_test(mean1,variance1,count1,mean2,variance2,count2)

详细了解语法约定。

参数

客户 类型​​ 必需 说明
mean1 real 或 long ✔ 第一个系列的平均值。
variance1 real 或 long ✔ 第一个系列的方差值。
count1 real 或 long ✔ 第一个系列中的值计数。
mean2 real 或 long ✔ 第二个系列的平均值。
variance2 real 或 long ✔ 第二个系列的方差值。
count2 real 或 long ✔ 第二个系列中的值计数。

返回

来自维基百科：

在统计学上，Welch t 检验是一种双样本位置检验，用于检验两个总体均值相等的假设。 Welch t 检验是对学生 t 检验的一种改编，当两个样本的方差和样本大小不相等时，其可靠性更高。 这些检验通常称为“未配对”或“独立样本”t 检验。 当比较的两个样本的统计单位不重叠时，通常会应用这些检验。 Welch t 检验不如学生 t 检验常用，读者可能不太熟悉。 该检验也称为“Welch 不等方差 t 检验”或“不等方差 t 检验”。

示例

运行查询

// 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