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Fonctions avancées

Last update: Wed Apr 02 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
  • Rubriques :
  • Mesures calculées

Créé pour :

  • Utilisateur ou utilisatrice

Le créateur de mesures calculées vous permet d’appliquer des fonctions statistiques et mathématiques. Cet article comprend une liste alphabétique des fonctions ainsi que leurs définitions.

Accédez à ces fonctions en sélectionnant Tout afficher ci-dessous dans la liste Effet Fonctions du panneau Composants. Faites défiler la page vers le bas pour afficher la liste des fonctions avancées.

Fonctions de tableau et fonctions de ligne

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.

Le cas échéant, une fonction est annotée avec le type de fonction : Tableau.{type=“Neutral”}Ligne

Que signifie le paramètre d’inclusion de zéros ?

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

Par exemple, en présence d’une mesure Revenus, vous ajoutez une mesure Pages vues au rapport. Soudain, des lignes supplémentaires apparaissent pour vos revenus, qui contiennent toutes zéro. Vous ne souhaitez probablement pas que cette mesure supplémentaire affecte les éléments MEAN, ROW MINIMUM, QUARTILE et d’autres calculs que vous avez dans la colonne des revenus. Dans ce cas, vous devez activer le paramètre include-zeros.

Un autre scénario consiste à utiliser deux mesures intéressantes, l’une ayant une moyenne ou un minimum supérieur, car certaines lignes sont des zéros. Dans ce cas, vous pouvez choisir de ne pas vérifier le paramètre pour inclure des zéros.

Et

Effet AND(logical_test)

Conjonction. Non égal à zéro est considéré comme true et égal à zéro est considéré comme false. La sortie est soit 0 (false) soit 1 (true).

Argument
Description
logical_test
Nécessite au moins un paramètre, mais peut accepter n’importe quel nombre de paramètres. Toute valeur ou expression qui peut être évaluée sur TRUE ou FALSE.

Nombre distinct approximatif

Effet NOMBRE APPROXIMATIF DISTINCT(dimension)

Renvoie le nombre distinct approximatif d’éléments de dimension pour la dimension sélectionnée.

Argument
Description
dimension
Dimension pour laquelle vous souhaitez obtenir le nombre distinct approximatif d’éléments.

Exemple

Un cas d’utilisation courant de cette fonction est lorsque vous souhaitez obtenir un nombre approximatif de clientes et clients.

Arc cosinus

Effet ARC COSINUS(mesure)

Ligne

Argument
Description
mesure
Cosinus de l’angle que vous souhaitez obtenir de -1 à 1.

Arc sinus

Effet ARC SINUS(mesure)

Ligne

Argument
Description
mesure
Sinus de l’angle que vous souhaitez obtenir de -1 à 1.

Arc tangente

Effet ARC TANGENTE(mesure)

Ligne

Argument
Description
mesure
Tangente de l’angle que vous souhaitez obtenir de -1 à 1.

Cdf-T

Effet CDF-T(mesure, nombre)

Renvoie la probabilité qu’une variable aléatoire avec une loi de Student-t à n degrés de liberté ait un score z inférieur à col.

Argument
Description
mesure
Mesure pour laquelle vous souhaitez utiliser la fonction de distribution cumulée de la distribution de loi de Student-t.
nombre
Degrés de liberté pour la fonction de distribution cumulée de la distribution de loi de Student-T

Exemple

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

Effet CDF-Z(mesure, nombre)

Renvoie la probabilité qu’une variable aléatoire avec une distribution normale ait un score z inférieur à col.

Argument
Description
mesure
Mesure pour laquelle vous souhaitez utiliser la fonction de distribution cumulée de la distribution normale standard.

Exemples

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

Plafond

Effet PLAFOND(mesure)

Ligne

Argument
Description
mesure
Mesure que vous souhaitez arrondir.

Confiance

Effet CONFIANCE(conteneur-normalisation, mesure-succès, contrôle, seuil-importance)

Calculez le degré de confiance valide à tout moment à l’aide de la méthode WASKR comme décrit dans Théorie des limites centrales uniformes dans le temps et séquences de confiance asymptotiques.

La confiance est une mesure probabiliste de l’ampleur des preuves sur le fait qu’une variante donnée est identique à la variante de contrôle. Un degré de confiance plus élevé indique moins de preuves relatives à l’hypothèse que la variante de contrôle et la variante de non-contrôle ont des performances similaires.

Argument
Description
conteneur-normalisation
Base (personnes, sessions ou événements) sur laquelle un test est exécuté.
mesure-succès
Mesures avec lesquelles une personne compare des variantes.
contrôle
La variante avec laquelle sont comparées toutes les autres variantes de l’expérience. Saisissez le nom de l’élément de dimension de variante de contrôle.
seuil-importante
Le seuil de cette fonction est défini sur une valeur par défaut de 95 %.

Confiance (inférieure)

Effet CONFIANCE(conteneur-normalisation, mesure-succès, contrôle, seuil-importance)

Calculez le degré de confiance valide à tout moment inférieur à l’aide de la méthode WASKR comme décrit dans Théorie des limites centrales uniformes dans le temps et séquences de confiance asymptotiques.

La confiance est une mesure probabiliste de l’ampleur des preuves sur le fait qu’une variante donnée est identique à la variante de contrôle. Un degré de confiance plus élevé indique moins de preuves relatives à l’hypothèse que la variante de contrôle et la variante de non-contrôle ont des performances similaires.

Argument
Description
conteneur-normalisation
Base (personnes, sessions ou événements) sur laquelle un test est exécuté.
mesure-succès
Mesures avec lesquelles une personne compare des variantes.
contrôle
La variante avec laquelle sont comparées toutes les autres variantes de l’expérience. Saisissez le nom de l’élément de dimension de variante de contrôle.
seuil-importante
Le seuil de cette fonction est défini sur une valeur par défaut de 95 %.

Confiance (supérieure)

Effet CONFIANCE(conteneur-normalisation, mesure-succès, contrôle, seuil-importance)

Calculez le degré de confiance valide à tout moment supérieur à l’aide de la méthode WASKR comme décrit dans Théorie des limites centrales uniformes dans le temps et séquences de confiance asymptotiques.

La confiance est une mesure probabiliste de l’ampleur des preuves sur le fait qu’une variante donnée est identique à la variante de contrôle. Un degré de confiance plus élevé indique moins de preuves relatives à l’hypothèse que la variante de contrôle et la variante de non-contrôle ont des performances similaires.

Argument
Description
conteneur-normalisation
Base (personnes, sessions ou événements) sur laquelle un test est exécuté.
mesure-succès
Mesures avec lesquelles une personne compare des variantes.
contrôle
La variante avec laquelle sont comparées toutes les autres variantes de l’expérience. Saisissez le nom de l’élément de dimension de variante de contrôle.
seuil-importante
Le seuil de cette fonction est défini sur une valeur par défaut de 95 %.

Cosinus

Effet COSINUS(mesure)

Ligne

Argument
Description
mesure
Angle en radians que vous souhaitez obtenir pour le cosinus.

Racine cubique

Effet RACINE CUBIQUE(mesure)

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.

Argument
Description
mesure
Mesure pour laquelle vous souhaitez obtenir la racine carrée.

Cumulatif

Effet CUMULATIF(nombre, mesure)

Renvoie la somme des n derniers éléments de la colonne x. Si n > 0, additionnez les n derniers éléments ou x. Si n < 0, additionnez les éléments précédents.

Argument
Description
nombre
N dernières lignes pour lesquelles renvoyer la somme. Si N <= 0, elle utilise toutes les lignes précédentes.
mesure
Mesure pour laquelle vous souhaitez obtenir la somme cumulée.

Exemples

Date
Recettes
CUMULATIF(0, recettes)
CUMULATIF(2, recettes)
Mai
500 $
500 $
500 $
Juin
200 $
700 $
700 $
Juillet
400 $
1 100 $
600 $

Cumulé (moyenne)

Effet MOYENNE CUMULÉE(nombre, mesure)

Renvoie la moyenne des n derniers éléments de la colonne x. Si n > 0, additionnez les n derniers éléments ou x. Si n < 0, additionnez les éléments précédents.

Argument
Description
nombre
N dernières lignes pour lesquelles renvoyer la moyenne. Si N <= 0, elle utilise toutes les lignes précédentes.
mesure
Mesure pour laquelle vous souhaitez obtenir la moyenne cumulée.
NOTE
Cette fonction ne fonctionne pas avec les mesures de taux comme les recettes par personne. La fonction effectue une moyenne des taux au lieu d’additionner les revenus sur les N derniers et d’additionner les personnes sur les N derniers puis de les diviser.
Utilisez plutôt CUMULATIF(recettes) Diviser CUMULATIF(personne).

Égal à

Effet ÉGAL()

Égal à. La sortie est soit 0 (false) soit 1 (true).

Argument
Description
metric_X
mesure_Y

Exemple

Metric 1 = Metric 2

Régression exponentielle : coefficient de corrélation

Effet RÉGRESSION EXPONENTIELLE : COEFFICIENT DE CORRÉLATION(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Tableau

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez corréler à mesure_Y.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez corréler à mesure_X.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Régression exponentielle : Y prédit

Effet RÉGRESSION EXPONENTIELLE : PRÉDITE Y(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Ligne

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Régression exponentielle : ordonnée à l’origine

Effet RÉGRESSION EXPONENTIELLE : INTERCEPTER(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Tableau

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Régression exponentielle : inclinaison

Effet RÉGRESSION EXPONENTIELLE : PENTE(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Tableau

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Arrondi à l’inférieur

Effet FLOOR(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Ligne

Argument
Description
mesure
Mesure que vous souhaitez arrondir.

Supérieur à

Effet SUPÉRIEUR À()

La sortie est soit 0 (false) soit 1 (true).

Argument
Description
metric_X
mesure_Y

Exemple

Metric 1 > Metric 2

Supérieur ou égal à

Effet SUPÉRIEUR OU ÉGAL À()

Supérieur ou égal à. La sortie est soit 0 (false) soit 1 (true).

Argument
Description
metric_X
mesure_Y

Exemple

Metric 1 >= Metric 2

Cosinus hyperbolique

Effet COSINUS HYPERBOLIQUE(mesure)

Ligne

Argument
Description
mesure
Angle en radians pour lequel vous souhaitez obtenir le cosinus hyperbolique.

Sinus hyperbolique

Effet SINUS HYPERBOLIQUE(mesure)

Ligne

Argument
Description
mesure
Angle en radians pour lequel vous souhaitez obtenir le sinus hyperbolique.

Tangente hyperbolique

Effet TANGENTE HYPERBOLIQUE(mesure)

Ligne

Argument
Description
mesure
Angle en radians pour lequel vous souhaitez obtenir la tangente hyperbolique.

Si

Effet SI(test_logique, valeur_si_true, valeur_si_false)

Ligne

Argument
Description
logical_test
Obligatoire. Toute valeur ou expression qui peut être évaluée sur TRUE ou FALSE.
valeur_si_true
Valeur que vous souhaitez voir renvoyer si l’argument test_logique est évalué sur TRUE. (Cet argument est défini sur la valeur par défaut de 0 si non inclus.)
valeur_si_false
Valeur à renvoyer si l'argument test_logique est évalué sur FALSE. (La valeur par défaut de cet argument est 0 s'il n'est pas inclus.)

Inférieur à

Effet INFÉRIEUR À()

La sortie est soit 0 (false) soit 1 (true).

Argument
Description
metric_X
mesure_Y

Exemple

Metric 1 < Metric 2

Inférieur ou égal à

Effet INFÉRIEUR OU ÉGAL À()

Inférieur ou égal à. La sortie est soit 0 (false) soit 1 (true).

Argument
Description
metric_X
mesure_Y

Exemple

Metric 1 <= Metric 2

Effet élévateur (#lift)

Argument
Description
conteneur-normalisation
Base (personnes, sessions ou événements) sur laquelle un test est exécuté.
mesure-succès
Mesures avec lesquelles une personne compare des variantes.
contrôle
La variante avec laquelle sont comparées toutes les autres variantes de l’expérience. Saisissez le nom de l’élément de dimension de variante de contrôle.

Régression linéaire : coefficient de corrélation

Effet RÉGRESSION LINÉAIRE : COEFFICIENT DE CORRÉLATION(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Tableau

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez corréler à mesure_Y.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez corréler à mesure_X.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Régression linéaire : ordonnée à l’origine

Effet RÉGRESSION LINÉAIRE : INTERCEPTER(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Tableau

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Régression linéaire : Y prédit

Effet RÉGRESSION LINÉAIRE : PRÉDITE Y(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Ligne

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Régression linéaire : inclinaison

Effet RÉGRESSION LINÉAIRE : PENTE(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Tableau

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Base logarithmique 10

Effet LOGARITHME BASE 10(mesure)

Ligne

Argument
Description
mesure
Nombre réel positif pour lequel vous souhaitez obtenir le logarithme de base 10.

Régression logarithmique : coefficient de corrélation

Effet RÉGRESSION LOGARITHMIQUE : COEFFICIENT DE CORRÉLATION(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Tableau

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez corréler à mesure_Y.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez corréler à mesure_X.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Régression logarithmique : ordonnée à l’origine

Effet RÉGRESSION LOGARITHMIQUE : INTERCEPTER(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Tableau

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Régression logarithmique : Y prédit

Effet RÉGRESSION LOGARITHMIQUE : PRÉDITE Y(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Ligne

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Régression logarithmique : inclinaison

Effet RÉGRESSION LOGARITHMIQUE : PENTE(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Tableau

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Logarithme népérien

Effet LOGARITHME NÉPÉRIEN(mesure)

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.

Argument
Description
mesure
Nombre réel positif pour lequel vous souhaitez obtenir le logarithme népérien.

Non

Effet NON(logique)

Négation en tant que booléen. La sortie est soit 0 (false) soit 1 (true).

Argument
Description
logique
Obligatoire. Toute valeur ou expression qui peut être évaluée sur TRUE ou FALSE.

Non égal à

Effet DIFFÉRENT()

Non égal à. La sortie est soit 0 (false) soit 1 (true).

Argument
Description
metric_X
mesure_Y

Exemple

Metric 1 != Metric 2

Ou

Effet OU(test_logique)

Ligne

Argument
Description
logical_test
Nécessite au moins un paramètre, mais peut accepter n’importe quel nombre de paramètres. Toute valeur ou expression qui peut être évaluée sur TRUE ou FALSE.
NOTE
0 (zéro) signifie False, et toute autre valeur est True.

Pi

Effet PI()

Renvoie Pi : 3,14159…

Régression puissance : coefficient de corrélation

Effet RÉGRESSION DE PUISSANCE : COEFFICIENT DE CORRÉLATION(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Tableau

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez corréler à mesure_Y.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez corréler à mesure_X.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Régression puissance : ordonnée à l’origine

Effet RÉGRESSION DE PUISSANCE : INTERCEPTER(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Tableau

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Régression puissance : Y prédit

Effet RÉGRESSION DE PUISSANCE : PRÉDITE Y(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Ligne

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Régression puissance : inclinaison

Effet RÉGRESSION DE PUISSANCE : PENTE(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Tableau

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Régression quadratique : coefficient de corrélation

Effet RÉGRESSION QUADRATIQUE : COEFFICIENT DE CORRÉLATION(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Tableau

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez corréler à mesure_Y.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez corréler à mesure_X.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Régression quadratique : ordonnée à l’origine

Effet RÉGRESSION QUADRATIQUE : INTERCEPTER(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Tableau

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Régression quadratique : Y prédit

Effet RÉGRESSION QUADRATIQUE : PRÉDITE Y(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Ligne

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Régression quadratique : inclinaison

Effet RÉGRESSION QUADRATIQUE : PENTE(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Tableau

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Régression réciproque : coefficient de corrélation

Effet RÉGRESSION RÉCIPROQUE : COEFFICIENT DE CORRÉLATION(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Tableau

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez corréler à mesure_Y.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez corréler à mesure_X.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Régression réciproque : ordonnée à l’origine

Effet RÉGRESSION RÉCIPROQUE : INTERCEPTER(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Tableau

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Régression réciproque : Y prédit

Effet RÉGRESSION RÉCIPROQUE : PRÉDITE Y(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Ligne

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Régression réciproque : inclinaison

Effet RÉGRESSION RÉCIPROQUE : PENTE(mesure_X, mesure_Y, inclure_zéros)

Tableau

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
mesure_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Sinus

Effet SINUS(mesure)

Ligne

Argument
Description
mesure
Angle en radians pour lequel vous souhaitez obtenir le sinus.

Score normalisé

Effet SCORE NORMALISÉ(mesure, inclure_zéros)

Écart par rapport à la MOYENNE, divisé par l’écart type. Alias pour Score centré.

Argument
Description
mesure
Mesure pour laquelle vous souhaitez obtenir le score normalisé.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Test en t

Effet TEST EN T(mesure, degrés, queues)

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

Argument
Description
mesure
Mesure sur laquelle vous souhaitez effectuer un test en T.
degrés
Degrés de liberté
queues
Longueur de la queue à utiliser pour effectuer le test en T

Détails

La signature est T-TEST (mesure, degrés, queues). En dessous, il appelle simplement m CrossSize75 CDF-T(-ABSOLUTE VALUE(tails), degrees). Cette fonction est similaire à la fonction Z-TEST, qui exécute m CrossSize75 CDF-Z(-ABSOLUTE VALUE(tails)).

  • m est le nombre de queues.
  • n représente les degrés de liberté et doit être un nombre constant pour l’ensemble du rapport, c’est-à-dire qu’il ne change pas ligne par ligne.
  • X est la statistique du test en t. Il s’agira généralement d’une formule (Z-SCORE, 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 fonction pour trouver des valeurs aberrantes :

    T-TEST(Z-SCORE(bouncerate), ROW COUNT - 1, 2)

  2. Combinez-la à SI pour ignorer les taux de rebond très élevés ou très bas, et comptabilisez les visites dans tous les autres cas :

    IF(T-TEST(Z-SCORE(bouncerate), ROW COUNT - 1, 2) < 0.01, 0, sessions )

Tangente

Effet TANGENTE(mesure)

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

Argument
Description
mesure
Angle en radians pour lequel vous souhaitez obtenir la tangente.

Score centré

Effet SCORE CENTRÉ(mesure, inclure_zéros)

Ligne

Argument
Description
mesure
Mesure pour laquelle vous souhaitez obtenir le score centré.
inclure_zéros
Inclut ou non des valeurs nulles dans les calculs.

Un score centré 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.

Test Z

Effet TEST Z(mesure_queues)

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

Argument
Description
mesure
Mesure sur laquelle vous souhaitez effectuer un test Z.
queues
Longueur de la queue à utiliser pour effectuer le test Z.
NOTE
Présume que les valeurs sont réparties normalement.
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