meanZTest

对两个总体的样本执行 mean z-test。

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meanZTest

引入版本：v22.2.0

对两个总体的样本执行 mean z-test。

两个样本的值都位于 sample_data 列中。 如果 sample_index 等于 0，则该行中的值属于第一个总体的样本。 否则，它属于第二个总体的样本。 零假设是两个总体的均值相等。 假定数据服从正态分布。 两个总体的方差可以不相等，且方差已知。

语法

meanZTest(population_variance_x, population_variance_y, confidence_level)(sample_data, sample_index)

参数

• population_variance_x — 总体 x 的方差。Float*
• population_variance_y — 总体 y 的方差。Float*
• confidence_level — 用于计算置信区间的置信水平。Float*

输入参数

• sample_data — 样本数据。(U)Int* 或 Float* 或 Decimal
• sample_index — 样本索引。(U)Int*

返回值

返回一个包含四个元素的元组：计算得到的 z 统计量、p 值、置信区间下限和置信区间上限。Tuple(Float64, Float64, Float64, Float64)

示例

mean z-test 示例

Query

CREATE TABLE mean_ztest (sample_data Float64, sample_index UInt8) ENGINE = Memory;
INSERT INTO mean_ztest VALUES (20.3, 0), (21.9, 0), (22.1, 0), (18.9, 1), (19, 1), (20.3, 1);

SELECT meanZTest(0.7, 0.45, 0.95)(sample_data, sample_index) FROM mean_ztest;

Response

┌─meanZTest(0.7, 0.45, 0.95)(sample_data, sample_index)───────────────────────────────┐
│ (3.2841296025548123, 0.0010229786769086013, 0.8198428246768334, 3.2468238419898365) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘