Référence : fonctions avancées

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Fonctions de tableau et fonctions de ligne section_8977BE40A47E4ED79EB543A9703A4905

Une fonction de tableau consiste à ce que la sortie soit la même pour chaque ligne du tableau. Une fonction de ligne consiste à ce que la sortie soit différente pour chaque ligne du tableau.

Que signifie le paramètre d’inclusion de zéros ? section_C7A2B05929584C65B308FD372CB8E8E3

Il indique s’il faut inclure des zéros dans le calcul. Parfois, zéro signifie « rien » mais parfois, il est important.

Par exemple, en présence d’une mesure Recettes, vous ajoutez une mesure Pages Vues au rapport. Soudainement, des lignes supplémentaires apparaissent pour votre recette, qui contiennent toutes zéro. Vous souhaitez probablement que cela n’affecte pas les calculs de MOYENNE, de MINIMUM, de QUARTILE, etc. de la colonne des recettes. Dans ce cas, vous devez activer le paramètre d’inclusion de zéros.

D’un autre côté, si deux mesures vous intéressent, il n’est pas juste d’indiquer que l’une dispose d’une moyenne ou d’un minimum supérieur car certaines de ses lignes sont des zéros. Dans ce cas, n’activez pas le paramètre permettant d’inclure des zéros.

AND concept_E14513FE464F4491AD0D4130D4EE621C

Renvoie la valeur de son argument. Utilisez NOT pour vous assurer qu’une valeur est différente d’une valeur spécifique.

NOTE
0 (zéro) signifie False, et toute autre valeur est True.
AND(logical_test1,[logical_test2],...)
Argument
Description
logical_test1
Obligatoire. Toute valeur ou expression qui peut être évaluée sur TRUE ou FALSE.
logical_test2
Facultatif. Conditions supplémentaires que vous souhaitez évaluer en tant TRUE ou FALSE.

Nombre distinct approximatif (dimension) concept_000776E4FA66461EBA79910B7558D5D7

Renvoie le nombre distinct approximatif d’éléments de dimension pour la dimension sélectionnée. La fonction utilise la méthode HyperLogLog (HLL) d’approximation des nombres distincts. Elle est configurée pour garantir que la valeur est comprise dans les 5 % de la valeur réelle 95 % du temps.

Approximate Count Distinct (dimension)
Argument
dimension
Dimension pour laquelle vous souhaitez obtenir le nombre distinct approximatif d’éléments.

Exemple de cas d’utilisation section_424E3FC5092948F0A9D655F6CCBA0312

Le nombre distinct approximatif (eVar ID de client) est un cas d’utilisation courant pour cette fonction.

Définition d’une nouvelle mesure calculée « Nombre approximatif de clients » :

Voici comment cette mesure pourrait être utilisée dans les rapports :

Valeurs uniques dépassées section_9C583858A9F94FF7BA054D1043194BAA

Les fonctions Like Count(), RowCount() et Approximate Count Distinct() sont soumises aux limites « Valeurs uniques dépassées ». Si la limite « Valeurs uniques dépassées » est atteinte au cours d’un mois spécifique pour une dimension, la valeur est comptée en tant que 1 élément de dimension.

Comparaison des fonctions de comptage section_440FB8FB44374459B2C6AE2DA504FC0B

La fonction Approximate Count Distinct() est une amélioration des fonctions Count() et RowCount(), car vous pouvez utiliser la mesure créée dans un rapport de dimensions pour générer un nombre approximatif d’éléments pour une dimension distincte. Par exemple, un nombre d’ID de client utilisés dans un rapport Type d’appareil mobile.

Cette fonction sera légèrement moins précise que Count() et RowCount(), car elle utilise la méthode HLL alors que Count() et RowCount() sont des nombres exacts.

Arc cosinus (ligne) concept_1DA3404F3DDE4C6BAF3DBDD655D79C7B

Renvoie l’arc cosinus, ou l’inverse du cosinus, d’une mesure. L’arc cosinus d’un nombre est l’angle dont le cosinus vaut ce nombre. L’angle renvoyé est donné en radians dans la plage 0 (zéro) à pi. Si vous souhaitez convertir le résultat de radians en degrés, multipliez-le par 180/PI( ).

ACOS(metric)
Argument
metric
Cosinus de l’angle que vous souhaitez obtenir de -1 à 1.

Arc sinus (ligne) concept_90F00DEC46BA47F8A21493647D9668CD

Renvoie l’arc sinus, ou le sinus inverse, d’un nombre. L’arc sinus d’un nombre est l’angle dont le sinus vaut ce nombre. L’angle renvoyé est donné en radians dans la plage -pi/2 à pi/2. Pour exprimer l’arc sinus en degrés, multipliez le résultat par 180/PI( ).

ASIN(metric)
Argument
metric
Cosinus de l’angle que vous souhaitez obtenir de -1 à 1.

Arc tangent (ligne) concept_3408520673774A10998E9BD8B909E90C

Renvoie l’arc tangent, ou la tangente inverse, d’un nombre. L’arc tangent d’un nombre est l’angle dont la tangente vaut ce nombre. L’angle renvoyé est donné en radians dans la plage -pi/2 à pi/2. Pour exprimer l’arc tangent en degrés, multipliez le résultat par 180/PI( ).

ATAN(metric)
Argument
metric
Cosinus de l’angle que vous souhaitez obtenir de -1 à 1.

Régression exponentielle : Y prédit (ligne) concept_25615693312B4A7AB09A2921083502AD

Calcule les valeurs y prédites (metric_Y), selon les valeurs x connues (metric_X) en utilisant la méthode des « moindres carrés » pour calculer la ligne de meilleure approximation basée sur.

ESTIMATE.EXP(metric_X, metric_Y)
Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.

Cdf-T concept_4E2F2673532A48B5AF786521DE428A66

Renvoie le pourcentage des valeurs d’un distribution en t de Student avec n degrés de liberté ayant un score centré réduit inférieur à x.

cdf_t( -∞, n ) = 0
cdf_t(  ∞, n ) = 1
cdf_t( 3, 5 ) ? 0.99865
cdf_t( -2, 7 ) ? 0.0227501
cdf_t( x, ∞ ) ? cdf_z( x )

Cdf-Z concept_99C97ACC40A94FADBCF7393A17BC2D12

Renvoie le pourcentage des valeurs d’une distribution normale ayant un score centré réduit inférieur à x.

cdf_z( -∞ ) = 0
cdf_z( ∞ ) = 1
cdf_z( 0 ) = 0.5
cdf_z( 2 ) ? 0.97725
cdf_z( -3 ) ? 0.0013499

Plafond (ligne) concept_A14CDB1E419B4AA18D335E5BA2548346

Renvoie l’entier le plus petit, non inférieur à une valeur donnée. Par exemple, si vous souhaitez éviter de signaler les décimales de devise pour les recettes et qu’un produit a une recette de 569,34 $, utilisez la formule CEILING(Revenue) pour arrondir la recette au dollar le plus proche, soit 570 $.

CEILING(metric)
Argument
Description
metric
Mesure que vous souhaitez arrondir.

Cosinus (ligne) concept_DD07AA1FB08145DC89B69D704545FD0A

Renvoie le cosinus de l’angle donné. Si l’angle est en degrés, multipliez l’angle par PI( )/180.

COS(metric)
Argument
Description
metric
Angle en radians que vous souhaitez obtenir pour le cosinus.

Racine cubique concept_BD93EFA45DF7447A8F839E1CA5B5F795

Renvoie la racine cubique positive d’un nombre. La racine cubique d’un nombre est la valeur de ce nombre élevée à la puissance 1/3.

CBRT(metric)
Argument
Description
metric
Mesure pour laquelle vous souhaitez obtenir la racine cubique.

Cumulé concept_3D3347797B6344CE88B394C3E39318ED

Renvoie la somme des x pour les N dernières lignes (dans l’ordre défini par la dimension, en utilisant des valeurs d’empreinte pour les champs basés sur des chaînes).

Si N <= 0, elle utilise toutes les lignes précédentes. Puisque la moyenne cumulée est triée selon la dimension, elle n’est utile que pour les dimensions qui possèdent un ordre naturel, comme la date ou la longueur de chemin.

| Date | Rev  | cumul(0,Rev) | cumul(2,Rev) |
|------+------+--------------+--------------|
| May  | $500 | $500         | $500         |
| June | $200 | $700         | $700         |
| July | $400 | $1100        | $600         |

Moyenne cumulée concept_ABB650962DC64FD58A79C305282D3E61

Renvoie la moyenne des N dernières lignes.

Si N <= 0, elle utilise toutes les lignes précédentes. Puisque la moyenne cumulée est triée selon la dimension, elle n’est utile que pour les dimensions qui possèdent un ordre naturel, comme la date ou la longueur de chemin.

NOTE
La moyenne cumulée ne fonctionne pas comme vous pourriez l’attendre avec des mesures de taux comme recettes/visiteur : elle fait la moyenne des taux au lieu d’additionner les recettes sur le dernier N et les visiteurs sur le dernier N, puis les diviser. À la place, utilisez
cumul(revenue)/cumul(visitor)

equal (égal à) concept_A3B97152B5F74E04A97018B35734BEEB

Renvoie des éléments qui correspondent exactement à une valeur numérique ou de chaîne.

Régression exponentielle : coefficient de corrélation (tableau) concept_C18BBFA43C1A499293290DF49566D8D8

Renvoie le coefficient de corrélation, r, entre deux colonnes de mesures (metric_A et metric_B) pour l’équation de régression.

CORREL.EXP(metric_X, metric_Y)
Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez corréler à metric_Y.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez corréler à metric_X.

Régression exponentielle : ordonnée à l’origine (tableau) concept_0047206C827841AD936A3BE58EEE1514

Renvoie l’ordonnée à l’origine, b, entre deux colonnes de mesures (metric_X et metric_Y) pour

INTERCEPT.EXP(metric_X, metric_Y)
Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.

Régression exponentielle : inclinaison (tableau) concept_230991B0371E44308C52853EFA656F04

Renvoie l’inclinaison, a, entre deux colonnes de mesures (metric_X et metric_Y) pour

SLOPE.EXP(metric_X, metric_Y)
Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.

Plancher (ligne) concept_D368150EC3684077B284EE471463FC31

Renvoie l’entier le plus grand, non supérieur à une valeur donnée. Par exemple, si vous souhaitez éviter de signaler les décimales de devise pour les recettes et qu’un produit a une recette de 569,34 $, utilisez la formule FLOOR(Revenue) pour arrondir la recette au dollar le plus proche, soit 569 $.

FLOOR(metric)
Argument
Description
metric
Mesure que vous souhaitez arrondir.

Supérieur à concept_A83734A0C0C14646B76D2CC5E677C644

Renvoie les éléments dont le nombre est supérieur à la valeur saisie.

Supérieur ou égal à concept_8CA6DF1F84784D50849BF1C566AE1D37

Renvoie les éléments dont le nombre est supérieur ou égal à la valeur saisie.

Cosinus hyperbolique (ligne) concept_79DD5681CE9640BDBA3C3F527343CA98

Renvoie le cosinus hyperbolique d’un nombre.

COSH(metric)
Argument
Description
metric
Angle en radians pour lequel vous souhaitez obtenir le cosinus hyperbolique.

Sinus hyperbolique (ligne) concept_96230731600C45E3A4E823FE155ABA85

Renvoie le sinus hyperbolique d’un nombre.

SINH(metric)
Argument
Description
metric
Angle en radians pour lequel vous souhaitez obtenir le sinus hyperbolique.

Tangente hyperbolique (ligne) concept_BD249013732F462B9863629D142BCA6A

Renvoie la tangente hyperbolique d’un nombre.

TANH(metric)
Argument
Description
metric
Angle en radians pour lequel vous souhaitez obtenir la tangente hyperbolique.

IF (ligne) concept_6BF0F3EAF3EF42C288AEC9A79806C48E

La fonction IF renvoie une valeur si une condition que vous spécifiez est évaluée sur TRUE, et une autre valeur si cette condition est évaluée sur FALSE.

IF(logical_test, [value_if_true], [value_if_false])
Argument
Description
logical_test
Obligatoire. Toute valeur ou expression qui peut être évaluée sur TRUE ou FALSE.
[value_if_true]
Valeur que vous souhaitez voir renvoyer si l’argument logical_test est évalué sur TRUE. (Cet argument est défini sur la valeur par défaut de 0 si non inclus.)
[value_if_false]
Valeur que vous souhaitez voir renvoyer si l’argument logical_test est évalué sur FALSE. (Cet argument est défini sur la valeur par défaut de 0 si non inclus.)

Inférieur à concept_A4A85C0FDF944AACAD4B8B55699D1B11

Renvoie les éléments dont le nombre est inférieur à la valeur saisie.

Inférieur ou égal à concept_99D12154DE4848B1B0A6327C4322D288

Renvoie les éléments dont le nombre est inférieur ou égal à la valeur saisie.

Régression linéaire : coefficient de corrélation concept_132AC6B3A55248AA9C002C1FBEB55C60

Y = a X + b. Renvoie le coefficient de corrélation.

Régression linéaire : ordonnée à l’origine concept_E44A8D78B802442DB855A07609FC7E99

Y = a X + b. Renvoie b.

Régression linéaire : Y prédit concept_9612B9BF106D4D278648D2DF92E98EFC

Y = a X + b. Renvoie Y.

Régression linéaire : inclinaison concept_12352982082A4DDF824366B073B4C213

Y = a X + b. Renvoie a.

Logarithme de base 10 (ligne) concept_4C65DF9659164261BE52AA5A95FD6BC1

Renvoie le logarithme de base 10 d’un nombre.

LOG10(metric)
Argument
Description
metric
Nombre réel positif pour lequel vous souhaitez obtenir le logarithme de base 10.

Régression logarithmique : coefficient de corrélation (tableau) concept_F3EB35016B754E74BE41766E46FDC246

Renvoie le coefficient de corrélation, r, entre deux colonnes de mesures (metric_X et metric_Y) pour l’équation de régression Y = a ln(X) + b. Il est calculé en utilisant l’équation CORREL.

CORREL.LOG(metric_X,metric_Y)
Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez corréler à metric_Y.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez corréler à metric_X.

Régression logarithmique : ordonnée à l’origine (tableau) concept_75A3282EDF54417897063DC26D4FA363

Renvoie l’ordonnée à l’origine b en tant que régression aux moindres carrés entre deux colonnes de mesures (metric_X et metric_Y) pour l’équation de régression Y = a ln(X) + b. Elle est calculée en utilisant l’équation INTERCEPT.

INTERCEPT.LOG(metric_X, metric_Y)
Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.

Régression logarithmique : Y prédit (ligne) concept_5F3A9263BBB84E6098160A4DFB9E3607

Calcule les valeurs y prédites (metric_Y), selon les valeurs x connues (metric_X) en utilisant la méthode des « moindres carrés » pour calculer la ligne de meilleure approximation d’après Y = a ln(X) + b. Elle est calculée en utilisant l’équation ESTIMATE.

Dans une analyse de régression, cette fonction calcule les valeurs y prédites (metric_Y), selon les valeurs x connues (metric_X) en utilisant l’algorithme pour calculer la ligne de meilleure approximation pour l’équation de régression Y = a ln(X) + b. Les valeurs a correspondent à chaque valeur x et b est une valeur constante.

ESTIMATE.LOG(metric_X, metric_Y)
Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.

Régression logarithmique : inclinaison (tableau) concept_B291EFBE121446A6B3B07B262BBD4EF2

Renvoie l’inclinaison, a, entre deux colonnes de mesures (metric_X et metric_Y) pour l’équation de régression Y = a ln(X) + b. Elle est calculée en utilisant l’équation SLOPE.

SLOPE.LOG(metric_A, metric_B)
Argument
Description
metric_A
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
metric_B
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.

Logarithme népérien concept_D3BE148A9B84412F8CA61734EB35FF9E

Renvoie le logarithme népérien d’un nombre. Les logarithmes népériens sont basés sur la constante e (2,71828182845904). LN est l’inverse de la fonction EXP.

LN(metric)
Argument
Description
metric
Nombre réel positif pour lequel vous souhaitez obtenir le logarithme népérien.

NOT concept_BD954C455A8148A3904A301EC4DC821E

Renvoie 1 si le nombre est 0 ou renvoie 0 si autre nombre.

NOT(logical)
Argument
Description
logical
Obligatoire. Toute valeur ou expression qui peut être évaluée sur TRUE ou FALSE.

L’utilisation de NOT nécessite de connaître si les expressions (<, >, =, <> , etc.) renvoient la valeur 0 ou 1.

Différent de concept_EC010B7A9D2049099114A382D662FC16

Renvoie les éléments qui ne comportent pas une correspondance exacte avec la valeur saisie.

Ou (ligne) concept_AF81A33A376C4849A4C14F3A380639D2

Renvoie TRUE si un argument est TRUE ou renvoie FALSE si tous les arguments sont FALSE.

NOTE
0 (zéro) signifie False, et toute autre valeur est True.
OR(logical_test1,[logical_test2],...)
Argument
Description
logical_test1
Obligatoire. Toute valeur ou expression qui peut être évaluée sur TRUE ou FALSE.
logical_test2
Facultatif. Conditions supplémentaires que vous souhaitez évaluer en tant TRUE ou FALSE.

Pi concept_41258789660D4A33B5FB86228F12ED9C

Renvoie la constante PI, 3,14159265358979, exacte jusqu’à 15 chiffres.

PI()

La fonction PI ne comporte aucun argument.

Régression puissance : coefficient de corrélation (tableau) concept_91EC2CFB5433494F9E0F4FDD66C63766

Renvoie le coefficient de corrélation, r, entre deux colonnes de mesures (metric_X et metric_Y) pour Y = b*X.

CORREL.POWER(metric_X, metric_Y)
Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez corréler à metric_Y.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez corréler à metric_X.

Régression puissance : ordonnée à l’origine (tableau) concept_7781C85597D64D578E19B212BDD1764F

Renvoie l’ordonnée à l’origine, b, entre deux colonnes de mesures (metric_X et metric_Y) pour Y = b*X.

 INTERCEPT.POWER(metric_X, metric_Y)
Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.

Régression puissance : Y prédit (ligne) concept_CD652C0A921D4EFBA8F180CB8E486B18

Calcule les valeurs y prédites ( metric_Y), selon les valeurs x connues ( metric_X) en utilisant la méthode des « moindres carrés » pour calculer la ligne de meilleure approximation pour Y = b*X.

 ESTIMATE.POWER(metric_X, metric_Y)
Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.

Régression puissance : inclinaison (tableau) concept_5B9E71B989234694BEB5EEF29148766C

Renvoie l’inclinaison, a, entre deux colonnes de mesures (metric_X et metric_Y) pour Y = b*X.

SLOPE.POWER(metric_X, metric_Y)
Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.

Régression quadratique : coefficient de corrélation (tableau) concept_9C9101A456B541E69BA29FCEAC8CD917

Renvoie le coefficient de corrélation, r, entre deux colonnes de mesures (metric_X et metric_Y) pour Y=(a X+b)***.

CORREL.QUADRATIC(metric_X, metric_Y)
Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez corréler à metric_Y.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez corréler à metric_X.

Régression quadratique : ordonnée à l’origine (tableau) concept_69DC0FD6D38C40E9876F1FD08EC0E4DE

Renvoie l’ordonnée à l’origine, b, entre deux colonnes de mesures (metric_X et metric_Y) pour Y=(a X+b)***.

INTERCEPT.POWER(metric_X, metric_Y)
Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.

Régression quadratique : Y prédit (ligne) concept_2F1ED70B1BDE4664A61CC09D30C39CBB

Calcule les valeurs y prédites (metric_Y), selon les valeurs x connues (metric_X) en utilisant la méthode des « moindres carrés » pour calculer la ligne de meilleure approximation en utilisant Y=(a X+b)***.

ESTIMATE.QUADRATIC(metric_A, metric_B)
Argument
Description
metric_A
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
metric_B
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.

Régression quadratique : inclinaison (tableau) concept_0023321DA8E84E6D9BCB06883CA41645

Renvoie l’inclinaison, a, entre deux colonnes de mesures (metric_X et metric_Y) pour Y=(a X+b)***.

SLOPE.QUADRATIC(metric_X, metric_Y)
Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.

Régression réciproque : coefficient de corrélation (tableau) concept_EBEC509A19164B8AB2DBDED62F4BA2A5

Renvoie le coefficient de corrélation r, entre deux colonnes de mesures (metric_X) et metric_Y) pour Y = a/X+b.

CORREL.RECIPROCAL(metric_X, metric_Y)
Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez corréler à metric_Y.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez corréler à metric_X.

Régression réciproque : ordonnée à l’origine (tableau) concept_2DA45B5C69F140EC987649D2C88F19B3

Renvoie l’ordonnée à l’origine, b, entre deux colonnes de mesures (metric_X et metric_Y) pour Y = a/X+b.

INTERCEPT.RECIPROCAL(metric_A, metric_B)
Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.

Régression réciproque : Y prédit (ligne) concept_2CF4B8F417A84FE98050FE488E227DF8

Calcule les valeurs y prédites (metric_Y), selon les valeurs x connues (metric_X) en utilisant la méthode des « moindres carrés » pour calculer la ligne de meilleure approximation en utilisant Y = a/X+b.

ESTIMATE.RECIPROCAL(metric_X, metric_Y)
Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.

Régression réciproque : inclinaison (tableau) concept_8A8B68C9728E42A6BFDC6BD5CBDCCEC5

Renvoie l’inclinaison, a, entre deux colonnes de mesures (metric_X et metric_Y) pour Y = a/X+b.

SLOPE.RECIPROCAL(metric_X, metric_Y)
Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.

Sinus (ligne) concept_21C8C3AA835947A28B53A4E756A7451E

Renvoie le sinus de l’angle donné. Si l’angle est en degrés, multipliez l’angle par PI( )/180.

SIN(metric)
Argument
Description
metric
Angle en radians pour lequel vous souhaitez obtenir pour le sinus.

Score normalisé concept_80D2B4CED3D0426896B2412B4FC73BF7

Alias de score centré réduit, soit l’écart par rapport à la moyenne divisé par l’écart type.

Test en t concept_A1F78F4A765348E38DBCAD2E8F638EB5

Exécute un test en t m-latéral avec un score normalisé de col et n degrés de liberté.

La signature est t_test( x, n, m ). En dessous, elle appelle simplement m*cdf_t(-abs(x),n). Cela est semblable à la fonction test en_z qui exécute m*cdf_z(-abs(x)).

Ici, m correspond au nombre de queues et n, aux degrés de liberté. Il doit s’agir de nombres (c’est une constante pour l’ensemble du rapport ; en d’autres termes, cela ne doit pas changer d’une ligne à l’autre).

X est la statistique du test en t. Il s’agira généralement d’une formule (zscore, par exemple) basée sur une mesure et évaluée sur chaque ligne.

La valeur renvoyée est la probabilité de voir la statistique de test x, étant donné les degrés de liberté et le nombre de queues.

Exemples :

  1. Utilisez-la pour trouver des valeurs aberrantes :

    code language-none
    t_test( zscore(bouncerate), row-count-1, 2)
    
  2. Combinez-la à if pour ignorer les taux de rebond très élevés ou très bas, et comptabiliser les visites dans tous les autres cas :

    code language-none
    if ( t_test( z-score(bouncerate), row-count, 2) < 0.01, 0, visits )
    

Tangente concept_C25E00CB17054263AB0460D9EF94A700

Renvoie la tangente de l’angle donné. Si l’angle est en degrés, multipliez l’angle par PI( )/180.

TAN (metric)
Argument
Description
metric
Angle en radians pour lequel vous souhaitez obtenir pour la tangente.

Score centré réduit (ligne) concept_96BEAC79476C49B899DB7E193A5E7ADD

Renvoie le score centré réduit, ou score normal, selon une distribution normale. Le score centré réduit est le nombre d’écarts types où une observation se trouve depuis la moyenne. Un score centré réduit de 0 (zéro) signifie que le score est le même que la moyenne. Un score centré réduit peut être positif ou négatif, indiquant s’il est au-dessus ou en-dessous de la moyenne et par quel nombre d’écarts types.

L’équation pour le score centré réduit est la suivante :

où x est le score brut, μ la moyenne de la population et σ l’écart type de la population.

NOTE
μ (mu) et σ (sigma) sont automatiquement calculés à partir de la mesure.

Score centré réduit (mesure)

Argument
Description
metric
Renvoie la valeur de son premier argument différent de zéro.

Test Z concept_2A4ADD6B3AEB4A2E8465F527FAFC4C23

Exécute un test Z n-latéral avec un score centré réduit de A.

Renvoie la probabilité que la ligne actuelle puisse être vue par hasard dans la colonne.

NOTE
Présume que les valeurs sont distribuées normalement.
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