고급 함수

Last update: Sat May 03 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

주제:
계산된 지표

작성 대상:

사용자

계산된 지표 빌더를 사용하면 통계 및 수학 함수를 적용할 수 있습니다. 이 문서는 고급 함수 및 그 정의를 알파벳 순서로 나열한 것입니다.

구성 요소 패널에서 함수 목록 아래에 모두 표시 를 선택하여 이러한 기능에 액세스합니다. 아래로 스크롤하여 고급 함수 목록을 확인합니다.

테이블 함수 대 행 함수

테이블 함수는 출력이 모든 테이블 행에 대해 동일한 함수입니다. 행 함수는 출력이 모든 테이블 행에 대해 다른 함수입니다.

해당 및 관련이 있는 경우 함수에 함수 유형이 주석(테이블 또는 행)으로 표시됩니다.

include-zeros 매개변수는 무엇을 의미합니까?

계산에 0을 포함할지 여부를 알려 줍니다. 때로 0은 아무것도 없다 는 뜻이지만 경우에 따라서는 중요합니다.

예를 들어 매출 지표가 있고, 그 다음에 페이지 조회수 지표를 보고서에 추가하는 경우, 모두 0인 매출 행이 갑자기 더 많아집니다. 이러한 추가 지표가 수익 열에 있는 MEAN, ROW MINIMUM, QUARTILE 등 계산에 영향을 미치는 것을 원하지 않을 수도 있습니다. include-zeros 매개변수를 확인해야 합니다.

다른 시나리오는 관심 있는 지표가 두 개이며, 하나는 일부 행이 0이기 때문에 평균 또는 최솟값이 더 높은 경우입니다. 이 경우 매개변수에 0을 포함하지 않도록 선택할 수 있습니다.

And

AND(logical_test)

논리곱. 0과 같지 않음은 true로 간주되고 0과 같음은 false로 간주됩니다. 출력은 0(false) 또는 1(true)입니다.

인수

설명

logical_test

하나 이상의 매개변수가 필요하지만 여러 개의 매개변수를 사용할 수 있습니다. TRUE 또는 FALSE로 평가할 수 있는 임의 값 또는 표현식

대략적인 고유 개수

APPROXIMATE COUNT DISTINCT(차원)

선택한 차원에 대한 차원 항목의 근사 고유 개수를 반환합니다.

인수

설명

차원

근사 고유 항목 개수를 계산하려는 차원

예

이 함수의 일반적인 사용 사례는 대략적인 고객 수를 얻고자 할 때입니다.

아크코사인

ARC COSINE(지표)

행 지표의 아크코사인 또는 코사인의 역함수를 반환합니다. 아크코사인은 코사인이 숫자인 각도입니다. 반환된 각도는 0(영)~pi 범위의 라디안으로 주어집니다. 라디안 결과를 도 단위로 변환하려면 결과에 180/PI()를 곱하십시오.

인수

설명

지표

원하는 각도의 코사인(-1 ~ 1 범위)

아크사인

ARC SINE(지표)

행 숫자의 아크사인 또는 사인의 역함수를 반환합니다. 아크사인은 사인이 숫자인 각도입니다. 반환된 각도는 -pi/2~pi/2 범위의 라디안으로 주어집니다. 아크사인을 도 단위로 표현하려면 결과에 180/PI()를 곱하십시오.

인수

설명

지표

원하는 각도의 사인(-1 ~ 1 범위).

아크탄젠트

ARC TANGENT(지표)

행 숫자의 아크탄젠트 또는 탄젠트의 역함수를 반환합니다. 아크탄젠트는 탄젠트가 숫자인 각도입니다. 반환된 각도는 -pi/2~pi/2 범위의 라디안으로 주어집니다. 아크탄젠트를 도 단위로 표현하려면 결과에 180/PI()를 곱하십시오.

인수

설명

지표

원하는 각도의 탄젠트(-1 ~ 1 범위)

Cdf-T

CDF-T(지표, 숫자)

자유도가 n인 학생 t 분포를 사용하는 확률변수에 col보다 적은 z 점수가 있는 확률을 반환합니다.

인수

설명

지표

학생 t-분포의 누적 분포 함수를 원하는 지표

숫자

학생 t-분포의 누적 분포 함수에 대한 자유도

예

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

CDF-Z(지표, 숫자)

정규 분포를 사용하는 확률변수에 col보다 적은 z 점수가 있는 확률을 반환합니다.

인수

설명

지표

표준 정규 분포의 누적 분포 함수를 원하는 지표

예

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

실링

CEILING(지표)

행 주어진 값보다 작지 않은 가장 작은 정수를 반환합니다. 예를 들어 매출에 대해 소수 통화를 보고하지 않으려 하고, 제품에 $569.34가 있는 경우, 공식 CEILING(매출)을 사용하여 매출에 가장 근접한 달러 또는 $570으로 올림하십시오.

인수

설명

지표

반올림할 지표

신뢰도

CONFIDENCE(표준화 컨테이너, 성공 지표, 제어, 유의성 임계값)

시간-균일 중심극한정리와 점근적 신뢰구간에 설명된 대로 WASKR 방법을 사용하여 언제든지 유효한 신뢰도를 계산합니다.

신뢰도는 주어진 변형이 제어 변형과 동일하다는 증거가 얼마나 있는지에 대한 확률론적 척도입니다. 신뢰도가 높을수록 제어 변형과 비제어 변형의 성과가 동일하다는 가정의 증거가 적다는 것을 나타냅니다.

인수

설명

표준화 컨테이너

테스트를 실행할 기준(사용자, 세션 또는 이벤트)입니다.

성공 지표

사용자가 변형을 비교하는 지표입니다.

제어

실험의 다른 모든 변형과 비교되는 변형입니다. 제어 변형 차원 항목의 이름을 입력하십시오.

유의성 임계값

이 함수에서의 임계값은 95%의 기본값으로 설정됩니다.

신뢰도(하한)

CONFIDENCE(표준화 컨테이너, 성공 지표, 제어, 유의성 임계값)

시간-균일 중심극한정리와 점근적 신뢰구간에 설명된 대로 WASKR 방법을 사용하여 언제든지 유효한 신뢰도 하한 을 계산합니다.

신뢰도는 주어진 변형이 제어 변형과 동일하다는 증거가 얼마나 있는지에 대한 확률론적 척도입니다. 신뢰도가 높을수록 제어 변형과 비제어 변형의 성과가 동일하다는 가정의 증거가 적다는 것을 나타냅니다.

인수

설명

표준화 컨테이너

테스트를 실행할 기준(사용자, 세션 또는 이벤트)입니다.

성공 지표

사용자가 변형을 비교하는 지표입니다.

제어

실험의 다른 모든 변형과 비교되는 변형입니다. 제어 변형 차원 항목의 이름을 입력하십시오.

유의성 임계값

이 함수에서의 임계값은 95%의 기본값으로 설정됩니다.

신뢰도(상한)

CONFIDENCE(표준화 컨테이너, 성공 지표, 제어, 유의성 임계값)

시간-균일 중심극한정리와 점근적 신뢰구간에 설명된 대로 WASKR 방법을 사용하여 언제든지 유효한 신뢰도 상한 을 계산합니다.

신뢰도는 주어진 변형이 제어 변형과 동일하다는 증거가 얼마나 있는지에 대한 확률론적 척도입니다. 신뢰도가 높을수록 제어 변형과 비제어 변형의 성과가 동일하다는 가정의 증거가 적다는 것을 나타냅니다.

인수

설명

표준화 컨테이너

테스트를 실행할 기준(사용자, 세션 또는 이벤트)입니다.

성공 지표

사용자가 변형을 비교하는 지표입니다.

제어

실험의 다른 모든 변형과 비교되는 변형입니다. 제어 변형 차원 항목의 이름을 입력하십시오.

유의성 임계값

이 함수에서의 임계값은 95%의 기본값으로 설정됩니다.

코사인

COSINE(지표)

행 주어진 각도의 코사인을 반환합니다. 이 각도가 도 단위인 경우에는 각도에 PI()/180을 곱하십시오.

인수

설명

지표

코사인이 필요한 라디안 단위 각도

세제곱근

CUBE ROOT(지표)

숫자의 양의 세제곱근을 반환합니다. 숫자의 세제곱근은 해당 숫자의 1/3 거듭제곱 값입니다.

인수

설명

지표

세제곱근을 계산할 지표

누적

CUMULATIVE(숫자, 지표)

x열의 마지막 n개 요소 합을 반환합니다. n > 0이면 마지막 n개 요소 또는 x를 합합니다. n < 0이면 선행하는 요소를 합합니다.

인수

설명

숫자

합계를 반환할 마지막 N개 행. N <= 0이면 이전의 모든 행을 사용합니다.

지표

누적 합계를 구하려는 지표.

예

날짜

매출

CUMULATIVE(0, 수익)

CUMULATIVE(2, 수익)

5월

$500

6월

$200

$700

7월

$400

$1100

$600

누적(평균)

CUMULATIVE AVERAGE(숫자, 지표)

x열의 마지막 n개 요소 평균을 반환합니다. n > 0이면 마지막 n개 요소 또는 x를 합합니다. n < 0이면 선행하는 요소를 합합니다.

인수

설명

숫자

평균을 반환할 마지막 N개 행. N <= 0이면 이전의 모든 행을 사용합니다.

지표

누적 평균을 구하려는 지표.

NOTE

이 함수는 1인당 수익과 같은 요금 지표에서는 작동하지 않습니다. 이 함수는 마지막 N에 대한 수익을 합산하고 마지막 N에 대한 사람들을 합산한 다음 나누는 대신 요금의 평균을 구합니다.
대신 CUMULATIVE(수익)

CUMULATIVE(사람) 을 사용합니다.

Equal

EQUAL()

Equal. 출력은 0(false) 또는 1(true)입니다.

인수

설명

metric_X

metric_Y

예

Metric 1 = Metric 2

지수 회귀: 상관 계수

EXPONENTIAL REGRESSION: CORRELATION COEFFICIENT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

테이블 지수 회귀: Y = a exp(X) + b. 상관 계수를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

metric_Y와 관련지을 지표

metric_Y

metric_X와 관련지을 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

지수 회귀: 예측된 Y

EXPONENTIAL REGRESSION: PREDICTED Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)

행 지수 회귀: Y = a exp(X) + b. Y를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

독립 데이터로 지정할 지표.

metric_Y

종속 데이터로 지정할 지표.

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

지수 회귀: 절편

EXPONENTIAL REGRESSION: INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

테이블 지수 회귀: Y = a exp(X) + b. b를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

종속 데이터로 지정할 지표

metric_Y

독립 데이터로 지정할 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

지수 회귀: 기울기

EXPONENTIAL REGRESSION: SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)

테이블 지수 회귀: Y = a exp(X) + b. a를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

종속 데이터로 지정할 지표

metric_Y

독립 데이터로 지정할 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

내림

FLOOR(metric_X, metric_Y, include_zeros)

행 주어진 값보다 크지 않은 가장 큰 정수를 반환합니다. 예를 들어 매출에 대해 소수 통화를 보고하지 않으려 하고, 제품에 $569.34가 있는 경우, 공식 FLOOR(매출)을 사용하여 매출에 가장 근접한 달러 또는 $569로 내림하십시오.

인수

설명

지표

반올림할 지표.

보다 큼

GREATER THAN()

출력은 0(false) 또는 1(true)입니다.

인수

설명

metric_X

metric_Y

예

Metric 1 > Metric 2

크거나 같음

GREATER THAN OR EQUAL()

크거나 같음. 출력은 0(false) 또는 1(true)입니다.

인수

설명

metric_X

metric_Y

예

Metric 1 >= Metric 2

쌍곡코사인

HYPERBOLIC COSINE(지표)

행 숫자의 쌍곡코사인을 반환합니다.

인수

설명

지표

쌍곡코사인을 찾을 라디안 단위 각도

쌍곡사인

HYPERBOLIC SINE(지표)

행 숫자의 쌍곡사인을 반환합니다.

인수

설명

지표

쌍곡사인을 찾을 라디안 단위 각도

쌍곡탄젠트

HYPERBOLIC TANGENT(지표)

행 숫자의 쌍곡탄젠트를 반환합니다.

인수

설명

지표

쌍곡탄젠트를 찾을 라디안 단위 각도

조건

IF(logical_test, value_if_true, value_if_false)

행 조건 매개변수 값이 0이 아닌 경우(true) 결과는 value_if_true 매개변수 값입니다. 그렇지 않으면 value_if_false 매개변수 값입니다.

인수

설명

logical_test

필수. TRUE 또는 FALSE로 평가할 수 있는 임의 값 또는 표현식

value_if_true

logical_test 인수가 TRUE로 평가되는 경우 반환할 값. (이 인수는 포함되지 않을 경우 기본값이 0으로 지정됩니다.)

value_if_false

logical_test 인수가 FALSE로 평가되는 경우 반환할 값. (이 인수는 포함되지 않을 경우 기본값이 0으로 지정됩니다.)

보다 작음

LESS THAN()

출력은 0(false) 또는 1(true)입니다.

인수

설명

metric_X

metric_Y

예

Metric 1 < Metric 2

작거나 같음

LESS THAN OR EQUAL()

작거나 같음. 출력은 0(false) 또는 1(true)입니다.

인수

설명

metric_X

metric_Y

예

Metric 1 <= Metric 2

상승도(#lift)

인수

설명

표준화 컨테이너

테스트를 실행할 기준(사용자, 세션 또는 이벤트)입니다.

성공 지표

사용자가 변형을 비교하는 지표입니다.

제어

실험의 다른 모든 변형과 비교되는 변형입니다. 제어 변형 차원 항목의 이름을 입력하십시오.

선형 회귀: 상관 계수

LINEAR REGRESSION: CORRELATION COEFFICIENT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

테이블 선형 회귀: Y = a X + b. 상관 계수를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

metric_Y와 관련지을 지표

metric_Y

metric_X와 관련지을 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

선형 회귀: 절편

LINEAR REGRESSION: INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

테이블 선형 회귀: Y = a X + b. b를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

종속 데이터로 지정할 지표

metric_Y

독립 데이터로 지정할 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

선형 회귀: 예측된 Y

LINEAR REGRESSION: PREDICTED Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)

행 선형 회귀: Y = a X + b. Y를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

종속 데이터로 지정할 지표

metric_Y

독립 데이터로 지정할 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

선형 회귀: 기울기

LINEAR REGRESSION: SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)

테이블 선형 회귀: Y = a X + b. a를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

종속 데이터로 지정할 지표

metric_Y

독립 데이터로 지정할 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

로그 밑 10

LOG BASE 10(지표)

행 숫자의 밑이 10인 로그를 반환합니다.

인수

설명

지표

밑이 10인 로그가 필요한 양의 실수

로그 회귀: 상관 계수

LOG REGRESSION: CORRELATION COEFFICIENT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

테이블 로그 회귀: Y = a ln(X) + b. 상관 계수를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

metric_Y와 관련지을 지표

metric_Y

metric_X와 관련지을 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

로그 회귀: 절편

LOG REGRESSION: INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

테이블 로그 회귀: Y = a ln(X) + b. b를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

종속 데이터로 지정할 지표

metric_Y

독립 데이터로 지정할 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

로그 회귀: 예측된 Y

LOG REGRESSION: PREDICTED Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)

행 로그 회귀: Y = a ln(X) + b. Y를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

종속 데이터로 지정할 지표

metric_Y

독립 데이터로 지정할 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

로그 회귀: 기울기

LOG REGRESSION: SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)

테이블 로그 회귀: Y = a ln(X) + b. a를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

종속 데이터로 지정할 지표

metric_Y

독립 데이터로 지정할 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

자연 로그

NATURAL LOG(지표)

숫자의 자연 로그를 반환합니다. 자연 로그의 밑은 상수 e (2.71828182845904)입니다. LN은 EXP 함수의 역함수입니다.

인수

설명

지표

자연 로그가 필요한 양의 실수

아님

NOT(논리적)

부울로 부정을 표시합니다. 출력은 0(false) 또는 1(true)입니다.

인수

설명

논리적

필수. TRUE 또는 FALSE로 평가할 수 있는 값 또는 표현식

같지 않음

NOT EQUAL()

같지 않음. 출력은 0(false) 또는 1(true)입니다.

인수

설명

metric_X

metric_Y

예

Metric 1 != Metric 2

또는

OR(logical_test)

행 논리합입니다. 0과 같지 않음은 true로 간주되고 0과 같음은 false로 간주됩니다. 출력은 0(false) 또는 1(true)입니다.

인수

설명

logical_test

하나 이상의 매개변수가 필요하지만 여러 개의 매개변수를 사용할 수 있습니다. TRUE 또는 FALSE로 평가할 수 있는 임의 값 또는 표현식

NOTE

0(영)은 False를 의미하며, 다른 값은 True입니다.

Pi

PI()

Pi: 3.14159… 반환

거듭제곱 회귀: 상관 계수

POWER REGRESSION: CORRELATION COEFFICIENT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

테이블 거듭제곱 회귀: Y = b X ^ a. 상관 계수를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

metric_Y와 관련지을 지표

metric_Y

metric_X와 관련지을 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

거듭제곱 회귀: 절편

POWER REGRESSION: INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

테이블 거듭제곱 회귀: Y = b X ^ a. b를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

종속 데이터로 지정할 지표

metric_Y

독립 데이터로 지정할 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

거듭제곱 회귀: 예측된 Y

POWER REGRESSION: PREDICTED Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)

행 거듭제곱 회귀: Y = b X ^ a. Y를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

종속 데이터로 지정할 지표

metric_Y

독립 데이터로 지정할 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

거듭제곱 회귀: 기울기

POWER REGRESSION: SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)

테이블 거듭제곱 회귀: Y = b X ^ a. a를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

종속 데이터로 지정할 지표

metric_Y

독립 데이터로 지정할 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

이차 회귀: 상관 계수

QUADRATIC REGRESSION: CORRELATION COEFFICIENT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

테이블 이차 회귀: Y = (a + bX) ^ 2, 상관 계수를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

metric_Y와 관련지을 지표

metric_Y

metric_X와 관련지을 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

이차 회귀: 절편

QUADRATIC REGRESSION: INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

테이블 이차 회귀: Y = (a + bX) ^ 2, a를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

종속 데이터로 지정할 지표

metric_Y

독립 데이터로 지정할 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

이차 회귀: 예측된 Y

QUADRATIC REGRESSION: PREDICTED Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)

행 이차 회귀: Y = (a + bX) ^ 2, Y를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

종속 데이터로 지정할 지표

metric_Y

독립 데이터로 지정할 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

이차 회귀: 기울기

QUADRATIC REGRESSION: SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)

테이블 이차 회귀: Y = (a + bX) ^ 2, b를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

종속 데이터로 지정할 지표

metric_Y

독립 데이터로 지정할 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

역수 회귀: 상관 계수

RECIPROCAL REGRESSION: CORRELATION COEFFICIENT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

테이블 역수 회귀: Y = a + b X ^ -1. 상관 계수를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

metric_Y와 관련지을 지표

metric_Y

metric_X와 관련지을 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

역수 회귀: 절편

RECIPROCAL REGRESSION: INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

테이블 역수 회귀: Y = a + b X ^ -1. a를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

종속 데이터로 지정할 지표

metric_Y

독립 데이터로 지정할 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

역수 회귀: 예측된 Y

RECIPROCAL REGRESSION: PREDICTED Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)

행 역수 회귀: Y = a + b X ^ -1. Y를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

종속 데이터로 지정할 지표

metric_Y

독립 데이터로 지정할 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

역수 회귀: 기울기

RECIPROCAL REGRESSION: SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)

테이블 역수 회귀: Y = a + b X ^ -1. b를 반환합니다.

인수

설명

metric_X

종속 데이터로 지정할 지표

metric_Y

독립 데이터로 지정할 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

사인

SINE(지표)

행 주어진 각도의 사인을 반환합니다. 이 각도가 도 단위인 경우에는 각도에 PI()/180을 곱하십시오.

인수

설명

지표

사인이 필요한 라디안 단위 각도

T 점수

T-SCORE(metric, include_zeros)

표준 편차로 나눈 평균과의 편차. Z 점수에 대한 별칭.

인수

설명

지표

T 점수를 원하는 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

T 테스트

T-TEST(지표, 도, 꼬리)

T 점수가 x이고 자유도가 n인 m측 검증 T 테스트를 수행합니다.

인수

설명

지표

T 테스트를 수행하려는 지표

도

자유도

꼬리

T 테스트를 수행하는 데 사용할 꼬리의 길이

세부 사항

서명은 T 테스트(지표, 도, 꼬리)입니다. 아래에는 간단하게 m CDF-T(-ABSOLUTE VALUE(tails), degrees) 라고 적혀 있습니다. 이 함수는 m CDF-Z(-ABSOLUTE VALUE(tails)) 를 실행하는 Z 테스트 함수와 유사합니다.

m 은 꼬리의 개수입니다.
n 은 자유도이며, 보고서 전체에서 일정한 숫자여야 합니다. 즉, 행 단위로 변경되지 않아야 합니다.
x 는 T 테스트 통계로 종종 지표를 기반으로 하는 공식(예: Z-SCORE)으로 표시되며 모든 행에서 평가됩니다.

반환 값은 자유도 및 꼬리 수를 감안할 때 테스트 통계 x의 지각 확률입니다.

예

이 함수를 사용하여 이상치를 찾습니다.
T-TEST(Z-SCORE(bouncerate), ROW COUNT - 1, 2)
매우 높거나 낮은 바운스 비율을 무시하려는 경우 함수를 결합하여 사용하며 그 외 다른 모든 경우에 세션 수 계산:
IF(T-TEST(Z-SCORE(bouncerate), ROW COUNT - 1, 2) < 0.01, 0, sessions )

탄젠트

TANGENT(지표)

주어진 각도의 탄젠트를 반환합니다. 이 각도가 도 단위인 경우에는 각도에 PI()/180을 곱하십시오.

인수

설명

지표

탄젠트가 필요한 라디안 단위 각도

Z 점수

Z-SCORE(지표, include_zeros)

행 표준 편차로 나눈 평균과의 편차입니다.

인수

설명

지표

Z 점수를 원하는 지표

include_zeros

계산에 0값을 포함할지 여부

Z 점수가 0(영)이면 점수가 평균과 같음을 의미합니다. Z 점수는 양수 또는 음수일 수 있으며, 이는 평균보다 큰지 또는 작은지를 표준 편차의 수로 나타냅니다.

Z 점수에 대한 방정식은 다음과 같습니다.

여기서 x 는 원시 점수이고, μ 는 집단의 평균이고 σ 는 집단의 표준 편차입니다.

NOTE

μ(mu)와 σ(sigma)는 지표에서 자동으로 계산됩니다.

Z 테스트

Z-TEST(metric_tails)

Z 점수가 x인 n측 검증 Z 테스트를 수행합니다.

인수

설명

지표

Z 테스트를 수행하려는 지표

꼬리

Z 테스트를 수행하는 데 사용할 꼬리의 길이

NOTE

값은 정상적으로 배분된다고 가정합니다.

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