quantileTDigestWeighted

数値データシーケンスに対して、t-digest アルゴリズムを用いておおよその 分位数 を計算します。各要素の重みを考慮します。最大誤差は 1% です。メモリ消費量は log(n) に比例し、ここで n は値の数です。

この関数のパフォーマンスは、quantile や quantileTiming よりも劣ります。State サイズと精度の比率という観点では、この関数は quantile よりも優れています。

結果はクエリの実行順序に依存し、非決定的です。

1 つのクエリ内で異なるレベルの複数の quantile* 関数を使用する場合、内部状態は結合されません（つまり、クエリは本来よりも非効率に動作します）。このような場合は、代わりに quantiles 関数を使用してください。

注記

quantileTDigestWeighted の使用は、非常に小さなデータセットに対しては推奨されておらず、大きな誤差につながる可能性があります。このような場合は、代わりに quantileTDigest の利用を検討してください。

構文

quantileTDigestWeighted(level)(expr, weight)

エイリアス: medianTDigestWeighted.

引数

• level — 分位数のレベル。省略可能なパラメータ。0 から 1 までの定数の浮動小数点数です。level の値として [0.01, 0.99] の範囲を使用することを推奨します。デフォルト値: 0.5。level=0.5 のとき、この関数は中央値を計算します。
• expr — 数値データ型、Date または DateTime を結果とするカラム値に対する式。
• weight — シーケンス要素の重みを含むカラム。重みは値の出現回数です。

戻り値

• 指定したレベルの近似分位数。

型:

• 数値データ型の入力に対しては Float64。
• 入力値が Date 型の場合は Date。
• 入力値が DateTime 型の場合は DateTime。

例

クエリ:

SELECT quantileTDigestWeighted(number, 1) FROM numbers(10)

結果:

┌─quantileTDigestWeighted(number, 1)─┐
│                                4.5 │
└────────────────────────────────────┘

関連項目

• median
• quantiles