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Statistische Aggregierungsfunktionen im Datenladeskript
In Skripten können folgende statistische Aggregierungsfunktionen verwendet werden.
Avg() liefert den Durchschnittswert der aggregierten Daten in der Formel über mehrere Datensätze, wie in einer Bedingung group by definiert wurde.
Correl() liefert den Korrelationskoeffizienten für eine Reihe von Wertepaaren, die durch x-expression und y-expression definiert sind, über die in der group by-Bedingung bezeichneten Datensätze.
Fractile() liefert den Wert, der dem inklusiven Fraktil (Quantil) der aggregierten Daten in der Formel über mehrere Datensätze entspricht, wie in einer group by-Klausel definiert wurde.
FractileExc() liefert den Wert, der dem exklusiven Fraktil (Quantil) der aggregierten Daten in der Formel über mehrere Datensätze entspricht, wie in einer group by-Klausel definiert wurde.
Kurtosis() liefert die Kurtosis der Daten in der Formel über mehrere Datensätze, wie in einer Bedingung group by definiert wurde.
LINEST_B() liefert den y-Achsenabschnitt (Regressionskonstante) b in der durch die Gleichung y=mx+b bestimmten linearen Regression für eine Reihe von Koordinaten, die durch x-expression und y-expression definiert sind, über die im group by-Zusatz bezeichneten Datensätze.
LINEST_DF() liefert die aggregierten Freiheitsgrade in der durch die Gleichung y=mx+b bestimmten linearen Regression für eine Reihe von Koordinaten, die durch x-expression und y-expression definiert sind, aggregiert über die in einer group by-Bedingung bezeichneten Datensätze.
Diese Skriptfunktion liefert den F-Wert (r2/(1-r2)), der durch die Gleichung y=mx+b bestimmten linearen Regression für eine Reihe von Koordinaten, die durch x-expression und y-expression definiert sind, aggregiert über eine durch den group by-Zusatz festgelegte Anzahl von Datensätzen.
LINEST_M() liefert den m-Wert (Steigung) in der durch die Gleichung y=mx+b bestimmten linearen Regression für eine Reihe von Koordinaten, die durch x-expression und y-expression definiert sind, aggregiert über die in einer group by-Bedingung bezeichneten Datensätze.
LINEST_R2() liefert den aggregierten Wert r2 (Bestimmtheitsmaß) einer durch die Gleichung y=mx+b bestimmten linearen Regression für eine Reihe von Koordinaten, die durch x-expression und y-expression definiert sind, aggregiert über eine Anzahl von Datensätzen, die durch eine group by-Bedingung definiert sind.
LINEST_SEB() liefert den Standardfehler des b-Werts in der durch die Gleichung y=mx+b bestimmten linearen Regression für eine Reihe von Koordinaten, die durch x-expression und y-expression definiert sind, über die im group by-Zusatz bezeichneten Datensätze.
LINEST_SEM() liefert den Standardfehler des m-Werts in der durch die Gleichung y=mx+b bestimmten linearen Regression für eine Reihe von Koordinaten, die durch x-expression und y-expression definiert sind, über die im group by-Zusatz bezeichneten Datensätze.
LINEST_SEY() liefert den Standardfehler des geschätzten y-Wertes in der durch die Gleichung y=mx+b bestimmten linearen Regression für eine Reihe von Koordinaten, die durch x-expression und y-expression definiert sind, über die im group by-Zusatz bezeichneten Datensätze.
LINEST_SSREG() liefert die durch die Regression erklärte Varianz − Regression Sum of Squares − der durch die Gleichung y=mx+b bestimmten linearen Regression für eine Reihe von Koordinaten, die durch x-expression und y-expression definiert sind, aggregiert über eine Anzahl von Datensätzen, die durch eine group by-Bedingung definiert sind.
LINEST_SSRESID() liefert die durch die residuale oder nicht erklärte Varianz, Residual Sum of Squares, der durch die Gleichung y=mx+b bestimmten linearen Regression für eine Reihe von Koordinaten, die durch x-expression und y-expression definiert sind, über die im group by-Zusatz bezeichneten Datensätze.
Median() liefert den aggregierten Median der Werte in der Formel über mehrere Datensätze, wie durch eine group by-Bedingung definiert wurde.
Skew() liefert die Schiefe der Formel über die im group by-Zusatz bezeichneten Datensätze.
Stdev() liefert die Standardabweichung der in der Formel über mehrere Datensätze angegebenen Werte, wie in einer Bedingung group by definiert wurde.
Sterr() liefert den Standardfehler (stdev/sqrt(n)) für eine Wertemenge einer Formel über die in der group by-Bedingung bezeichneten Datensätze.
STEYX() liefert den Standardfehler des geschätzten y-Werts für jeden x-Wert in der Regression für eine Reihe von Wertepaaren, die durch x-expression und y-expression definiert sind, über die im group by-Zusatz bezeichneten Datensätze.
Statistische Aggregierungsfunktionen in Diagrammformeln
Die folgenden statistischen Aggregierungsfunktionen können in Diagrammen verwendet werden.
Avg() liefert den Mittelwert der Werte der Formel oder des Felds aggregiert nach den Dimensionen des Diagramms.
avg({[SetExpression] [DISTINCT] [TOTAL [<fld{, fld}>]]} expr)
Correl() liefert den Korrelationskoeffizienten für zwei Datensätze. Die Korrelationsfunktion ist eine Kennzahl der Relation zwischen den Datensätzen und ist für Wertepaare (x,y) aggregiert nach den Dimensionen des Diagramms.
correl({[SetExpression] [TOTAL [<fld {, fld}>]]} value1, value2 )
Fractile() sucht nach dem Wert, der dem inklusiven Fraktil (Quantil) der aggregierten Daten in dem Bereich entspricht, der von der Formel über die Dimensionen des Diagramms vorgegeben ist.
fractile({[SetExpression] [TOTAL [<fld {, fld}>]]} expr, fraction)
FractileExc() sucht nach dem Wert, der dem exklusiven Fraktil (Quantil) der aggregierten Daten in dem Bereich entspricht, der von der Formel über die Dimensionen des Diagramms vorgegeben ist.
fractileexc({[SetExpression] [TOTAL [<fld {, fld}>]]} expr, fraction)
Kurtosis() sucht nach der Kurtosis des in der Formel oder im Feld aggregierten Bereichs von Daten, die über die Dimensionen des Diagramms iteriert wurden.
kurtosis({[SetExpression] [DISTINCT] [TOTAL [<fld{, fld}>]]} expr)
LINEST_B() liefert den Wert b (y-Achsenabschnitt) in der durch die Gleichung y=mx+b bestimmten linearen Regression für eine Reihe von Koordinaten, die durch x_value und y_value definiert sind, aggregiert nach den Dimensionen des Diagramms.
linest_r2({[SetExpression] [TOTAL [<fld{ ,fld}>]] }y_value, x_value[, y0_const[, x0_const]])
LINEST_DF() liefert die Freiheitsgrade der durch die Gleichung y=mx+b bestimmten linearen Regression für eine Reihe von Koordinaten, die durch x_value und y_value definiert sind, aggregiert nach den Dimensionen des Diagramms.
linest_df({[SetExpression] [TOTAL [<fld{, fld}>]]} y_value, x_value [, y0_const [, x0_const]])
LINEST_F() liefert den F-Wert (r2/(1-r2)) der durch die Gleichung y=mx+b bestimmten linearen Regression für eine Reihe von Koordinaten, die durch x_value und y_value definiert sind, aggregiert nach den Dimensionen des Diagramms.
linest_f({[SetExpression] [TOTAL[<fld{, fld}>]]} y_value, x_value [, y0_const [, x0_const]])
LINEST_M() liefert den m-Wert (Steigung) in der durch die Gleichung y=mx+b bestimmten linearen Regression für eine Reihe von Koordinaten, die durch x_value und y_value definiert sind, aggregiert nach den Dimensionen des Diagramms.
linest_m({[SetExpression] [TOTAL[<fld{, fld}>]]} y_value, x_value [, y0_const [, x0_const]])
LINEST_R2() liefert den r2-Wert (Determinationskoeffizient) in der durch die Gleichung y=mx+b bestimmten linearen Regression für eine Reihe von Koordinaten, die durch x_value und y_value definiert sind, aggregiert nach den Dimensionen des Diagramms.
linest_r2({[SetExpression] [TOTAL [<fld{ ,fld}>]] }y_value, x_value[, y0_const[, x0_const]])
LINEST_SEB() liefert den Standardfehler des b-Werts in der durch die Gleichung y=mx+b bestimmten linearen Regression für eine Reihe von Koordinaten, die durch x_value und y_value definiert sind, aggregiert nach den Dimensionen des Diagramms.
linest_seb({[SetExpression] [TOTAL [<fld{ ,fld}>]] }y_value, x_value[, y0_const[, x0_const]])
LINEST_SEM() liefert den Standardfehler des m-Werts in der durch die Gleichung y=mx+b bestimmten linearen Regression für eine Reihe von Koordinaten, die durch x_value und y_value definiert sind, aggregiert nach den Dimensionen des Diagramms.
linest_sem([{set_expression}][ distinct ] [total [<fld {,fld}>] ] y-expression, x-expression [, y0 [, x0 ]] )
LINEST_SEY() liefert den Standardfehler des geschätzten y-Werts in der durch die Gleichung y=mx+b bestimmten linearen Regression für eine Reihe von Koordinaten, die durch x_value und y_value definiert sind, aggregiert nach den Dimensionen des Diagramms.
linest_sey({[SetExpression] [TOTAL [<fld{ ,fld}>]] }y_value, x_value[, y0_const[, x0_const]])
LINEST_SSREG() liefert die durch die Regression erklärte Varianz, Regression Sum of Squares, in der durch die Gleichung y=mx+b bestimmten linearen Regression für eine Reihe von Koordinaten, die durch x_value und y_value definiert sind, aggregiert nach den Dimensionen des Diagramms.
linest_ssreg({[SetExpression] [TOTAL [<fld{ ,fld}>]] }y_value, x_value[, y0_const[, x0_const]])
LINEST_SSRESID() liefert die residuale oder nicht erklärte Varianz, Residual Sum of Squares, der durch die Gleichung y=mx+b bestimmten linearen Regression für eine Reihe von Koordinaten, die durch die Formeln x_value und y_value definiert sind, aggregiert nach den Dimensionen des Diagramms.
linest_ssresid({[SetExpression] [TOTAL [<fld{ ,fld}>]] }y_value, x_value[, y0_const[, x0_const]])
Median() liefert den Median des Bereichs von Werten, die in der Formel über die Dimensionen des Diagramms aggregiert wurden.
median({[SetExpression] [TOTAL [<fld{, fld}>]]} expr)
MutualInfo berechnet die gegenseitigen Informationen zwischen zwei Feldern oder zwischen aggregierten Werten in Aggr().
MutualInfo{[SetExpression] [DISTINCT] [TOTAL target, driver [, datatype [, breakdownbyvalue [, samplesize ]]])
Skew() liefert die Schiefe der Werte der Formel oder des Felds aggregiert nach den Dimensionen des Diagramms.
skew{[SetExpression] [DISTINCT] [TOTAL [<fld{ ,fld}>]]} expr)
Stdev() sucht nach der Standardabweichung des in der Formel oder im Feld aggregierten Bereichs von Daten, die über die Dimensionen des Diagramms iteriert wurden.
stdev({[SetExpression] [DISTINCT] [TOTAL [<fld{, fld}>]]} expr)
Sterr() liefert den Wert des Standardfehlers des Mittels (stdev/sqrt(n)) für die Werte, die in der Formel über die Dimensionen des Diagramms aggregiert wurden.
sterr({[SetExpression] [DISTINCT] [TOTAL[<fld{, fld}>]]} expr)
STEYX() liefert den Standardfehler der geschätzten y-Werte für jeden x-Wert in einer linearen Regression für eine Reihe von Koordinaten, die durch y_value und x_value definiert sind.
steyx{[SetExpression] [TOTAL [<fld{, fld}>]]} y_value, x_value)