高级函数
- 主题：
- 计算量度
创建对象：
- 用户
使用计算量度生成器可以应用统计和数学函数。本文记录了按字母顺序排列的高级函数及其定义列表。
在组件面板中的
表函数与行函数
在 table 函数中，输出对于表中的每一行都是相同的。在 row 函数中，输出对于表中的每一行都是不同的。
在适用且相关的情况下，函数具有函数类型注释：表或行
Include-Zeros 参数的含义是什么？
它可告知计算中是否包含零。零有时表示 无，有时又十分重要。
例如，如果您有收入量度，然后又将页面查看次数量度添加到报告中，则您的收入会突然多出一些全部为零的行。您可能不希望该附加量度影响收入栏中的任何 平均值、行最小值、四分位数 以及其他计算。在这种情况下，您需要检查 include-zeros 参数。
另一种情况是，您有两个感兴趣的量度，其中一个量度的平均值或最小值较高，因为其中有些行为零。在这种情况下，您可以选择不检查参数，以包含零。
与
连词。不等于零被认为是真，等于零被认为是假。输出为 0（假）或 1（真）。
非重复近似计数
返回适用于所选维度的维度项的非重复近似计数。
示例
此函数的一个常见用例是当您想要获取客户的近似数量时。
反余弦
行 返回某量度的反余弦。反余弦是一个其余弦为数字的角度。返回的角度为范围在 0（零）到 pi 之间的弧度。如果要将结果从弧度转换为角度，请将其乘以 180/PI()。
反正弦
行 返回一个数值的反正弦。反正弦是一个其正弦为数值的角度。返回的角度为范围在 -pi/2 到 pi/2 之间的弧度。要以角度表示反正弦，请将结果乘以 180/PI()。
反正切
行 返回一个数值的反正切。反正切是一个其正切为数值的角度。返回的角度为范围在 -pi/2 到 pi/2 之间的弧度。要以角度表示反正切，请将结果乘以 180/PI( )。
Cdf-T
返回自由度为 n 的学生 t 分布中，随机变量 z 分数小于列值的概率。
示例
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
返回正态分布中随机变量 z 分数小于列值的概率。
示例
CDF-Z(-∞) = 0
CDF-Z(∞) = 1
CDF-Z(0) = 0.5
CDF-Z(2) ? 0.97725
CDF-Z(-3) ? 0.0013499
上限
行 返回不小于给定值的最小整数。例如，如果您要避免在报告收入时出现货币小数位数，而某产品的收入为 $569.34，则使用公式 CEILING(Revenue) 可将收入向上舍入为最接近的美元数 $570。
置信度
使用时间统一中心极限定理和渐近置信序列中所述的 WASKR 方法计算任意时间有效的置信度。
置信度是一种概率度量，可表明有多少证据能够表明给定变量与控制变量相同。置信度越高，表明支持控制变量和非控制变量具有相同性能的假设的证据越少。
置信度（下限）
使用时间统一中心极限定理和渐近置信序列中所述的 WASKR 方法计算任意时间有效的置信度（下限）。
置信度是一种概率度量，可表明有多少证据能够表明给定变量与控制变量相同。置信度越高，表明支持控制变量和非控制变量具有相同性能的假设的证据越少。
置信度（上限）
使用时间统一中心极限定理和渐近置信序列中所述的 WASKR 方法计算任意时间有效的置信度（上限）。
置信度是一种概率度量，可表明有多少证据能够表明给定变量与控制变量相同。置信度越高，表明支持控制变量和非控制变量具有相同性能的假设的证据越少。
余弦
行 返回给定角度的余弦。如果角以角度表示，则将该角乘以 PI( )/180。
立方根
返回某数字的正立方根。某数字的立方根是该数字三分之一次幂的值。
累积
返回 x 列最后 n 个元素的和。如果 n > 0，则对最后 n 个元素或 x 求和。如果 n < 0，则对前面的元素求和。
示例
累积（平均）
返回 x 列最后 n 个元素的平均值。如果 n > 0，则对最后 n 个元素或 x 求和。如果 n < 0，则对前面的元素求和。
NOTE相反，使用 CUMULATIVE(revenue)
等于
等于。输出为 0（假）或 1（真）。
示例
Metric 1 = Metric 2
指数回归：相关系数
表 指数回归：Y = a exp(X) + b。返回相关系数。
指数回归：预测的 Y
行 指数回归：Y = a exp(X) + b。返回 Y。
指数回归：截距
表 指数回归：Y = a exp(X) + b。返回 b。
指数回归：斜率
表 指数回归：Y = a exp(X) + b。返回 a。
Floor
行 返回不大于给定值的最大整数。例如，如果您要避免在报告收入时出现货币小数位数，而某产品的收入为 $569.34，则使用公式 FLOOR(Revenue) 可将收入向下舍入为最接近的美元数 $569。
大于
输出为 0（假）或 1（真）。
示例
Metric 1 > Metric 2
大于或等于
大于或等于输出为 0（假）或 1（真）。
示例
Metric 1 >= Metric 2
双曲余弦
行 返回某数字的双曲余弦。
双曲正弦
行 返回某数字的双曲正弦。
双曲正切
行 返回某数字的双曲正切。
如果
行 如果条件参数的值非零（真），则结果为 value_if_true 参数的值。否则，它会是 value_if_false 参数的值。
小于
输出为 0（假）或 1（真）。
示例
Metric 1 < Metric 2
小于或等于
小于或等于。输出为 0（假）或 1（真）。
示例
Metric 1 <= Metric 2
提升
与控制值相比，比率的提升。
线性回归：相关系数
表 线性回归：Y = a X + b。返回相关系数。
线性回归：截距
表 线性回归：Y = a X + b。返回 b。
线性回归：预测的 Y
行 线性回归：Y = a X + b。返回 Y。
线性回归：斜率
表 线性回归：Y = a X + b。返回 a。
常用对数
行 返回某数字的以 10 为底的对数。
对数回归：相关系数
表 对数回归：Y = a ln(X) + b。返回相关系数。
对数回归：截距
表 对数回归：Y = a ln(X) + b。返回 b。
对数回归：预测的 Y
行 对数回归：Y = a ln(X) + b。返回 Y。
对数回归：斜率
表 对数回归：Y = a ln(X) + b。返回 a。
自然对数
返回某数字的自然对数。自然对数以常数 e (2.71828182845904) 为底数。LN 是 EXP 函数的反函数。
不为
作为布尔值的取反。输出为 0（假）或 1（真）。
不等于
不等于。输出为 0（假）或 1（真）。
示例
Metric 1 != Metric 2
或
行 析取。不等于零被认为是真，等于零被认为是假。输出为 0（假）或 1（真）。
NOTEPi
返回 Pi: 3.14159…
幂回归：相关系数
表 幂回归：Y = b X ^ a。返回相关系数。
幂回归：截距
表 幂回归：Y = b X ^ a。返回 b。
幂回归：预测的 Y
行 幂回归：Y = b X ^ a。返回 Y。
幂回归：斜率
表 幂回归：Y = b X ^ a。返回 a。
二次回归：相关系数
表 二次回归：Y = (a + bX) ^ 2，返回相关系数。
二次回归：截距
表 二次回归：Y = (a + bX) ^ 2，返回 a。
二次回归：预测的 Y
行 二次回归：Y = (a + bX) ^ 2，返回 Y。
二次回归：斜率
表 二次回归：Y = (a + bX) ^ 2，返回 b。
倒数回归：相关系数
表 倒数回归：Y = a + b X ^ -1。返回相关系数。
倒数回归：截距
表 倒数回归：Y = a + b X ^ -1。返回 a。
倒数回归：预测的 Y
行 倒数回归：Y = a + b X ^ -1。返回 Y。
倒数回归：斜率
表 倒数回归：Y = a + b X ^ -1。返回结果 b。
样本方差
计算样本方差的估计值。
正弦
行 返回给定角度的正弦。如果角以角度表示，则将该角乘以 PI( )/180。
T 测试
执行尾长为 m 的 t 检验，其中 x 为 t 分数，n 为自由度。
详细信息
签名为 T-TEST(metric, degrees, tails)。在下面，只需调用 m
- m 是尾数。
- n 是自由度，对于整个报告来说应该是一个常数，也就是说不会逐行改变。
- x 为 T 测试统计数据，通常是基于量度的公式（例如 Z-SCORE），每行都将对其进行评估。
返回值是指在给定自由度和尾数的情况下，获得测试统计数据 x 的几率。
示例
-
使用函数求离群值：
T-TEST(Z-SCORE(bouncerate), ROW COUNT - 1, 2) -
将函数与 IF 结合使用，以忽略过高或过低的跳出率，并对其他内容的会话进行计数：
IF(T-TEST(Z-SCORE(bouncerate), ROW COUNT - 1, 2) < 0.01, 0, sessions )
正切
返回给定角的正切。如果角以角度表示，则将该角乘以 PI( )/180。
Z-Score
行 与平均值的离差除以标准差。
Z 分数为 0（零）表示分数与平均值相同。Z 分数可以为正数或负数，用于指示该分数在平均值之上还是之下，以及依据多少个标准偏差。
Z 分数的方程式为：
其中，x 为原始分数，μ 为群体平均值，σ 为群体标准偏差。
NOTEZ 测试
通过 x 的 z 分数，执行以 n 结尾的 z-test。
NOTE