Oracle CQLには、Coltオープン・ソース・ライブラリに基づいた、高性能な科学技術計算のための一連の組込みの集計関数が用意されています。
詳細は、1.1.11項「関数」を参照してください。
表11-1は、Oracle CQLに用意されている組込みの集計Colt関数を示しています。
注意: 組込み関数名では大文字と小文字が区別されるため、表示されている方(小文字)を使用してください。 |
注意: ストリーム入力の例で、h で始まる行(h 3800 など)はハートビート入力タプルです。これは、ハートビート値よりも小さいタイムスタンプを持つこれ以上の入力がないことをOracle CEPに通知します。
リレーションの出力例では、最初のタプルの出力は次のようになります。 -9223372036854775808:+ この値は |
詳細は、以下を参照してください。
Oracle CQLの Colt集計関数のシグネチャは、対応するColt集計関数のシグネチャとは一致しません。
次のColt集計関数について考えてみます。
double autoCorrelation(DoubleArrayList data, int lag, double mean, double variance)
このシグネチャでは、data
は集合の計算の対象となるCollection
であり、mean
とvariance
はautoCorrelation
の計算に必要な他の2つのパラメータの集合です(mean
とvariance
の集合はdata
で計算されます)。
Oracle CEPでは、data
がCollection
の形式になることはありません。Oracle CQLの関数は、タプルのストリームで入力データを受け取ります。
ここでは、ストリームがS:(double val, integer lag)
と定義されているとします。各入力タプルでは、Oracle CQLのautoCorrelation
関数が2つの中間的な集合(mean
とvariance
)を計算し、最終的な1つの集合autoCorrelation
を生成します。
この関数では、double
のdata
値とinteger
のlag
値のみを持つタプルのストリームが必要であるため、Oracle CQLのautoCorrelation
関数のシグネチャは次のようになります。
double autoCorrelation (double data, int lag)
Oracle CQLでは、where
句はgroup by
句およびhaving
句の前に適用されます。したがって、例11-1のOracle CQL文は無効です。
例11-1 countの無効な使用
<query id="q1"><![CDATA[ select * from InputChannel[rows 4 slide 4] as ic where geometricMean(c3) > 4 ]]></query>
例11-2に示すようなOracle CQL文を使用する必要があります。
例11-2 countの有効な使用
<query id="q1"><![CDATA[ select * from InputChannel[rows 4 slide 4] as ic, myGeoMean = geometricMean(c3) where myGeoMean > 4 ]]></query>
詳細は、以下を参照してください。
構文
目的
autoCorrelation
はcern.jet.stat.Descriptive.autoCorrelation(DoubleArrayList data, int lag, double mean, double variance)
に基づいています。入力引数のデータ列の自己相関をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
int1
: ラグ。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-3では問合せqColtAggr1
を示しています。例11-4ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-5に示すリレーションを返します。
例11-3 autoCorrelation関数の問合せ
<query id="qColtAggr1"><![CDATA[ select autoCorrelation(c3, 0) from SColtAggrFunc ]]></query>
例11-4 autoCorrelation関数のストリーム入力
Timestamp Tuple 10 5.441341838866902 1000 6.1593756700951054 1200 3.7269733222923676 1400 4.625160266213489 1600 3.490061774090248 1800 3.6354484064421917 2000 5.635401664977703 2200 5.006087562207967 2400 3.632574304861612 2600 7.618087248962962 h 8000 h 200000000
例11-5 autoCorrelation関数のリレーション出力
Timestamp Tuple Kind Tuple -9223372036854775808:+ 10: - 10: + NaN 1000: - NaN 1000: + 1.0 1200: - 1.0 1200: + 1.0 1400: - 1.0 1400: + 1.0 1600: - 1.0 1600: + 1.000000000000002 1800: - 1.000000000000002 1800: + 1.0 2000: - 1.0 2000: + 0.9999999999999989 2200: - 0.9999999999999989 2200: + 0.999999999999999 2400: - 0.999999999999999 2400: + 0.9999999999999991 2600: - 0.9999999999999991 2600: + 1.0000000000000013
構文
目的
correlation
はcern.jet.stat.Descriptive.correlation(DoubleArrayList data1, double standardDev1, DoubleArrayList data2, double standardDev2)
に基づいています。入力引数の2つのデータ列の相関をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値1。
double2
: データ値2。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-6では問合せqColtAggr2
を示しています。例11-7ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-8に示すリレーションを返します。
例11-6 correlation関数の問合せ
<query id="qColtAggr2"><![CDATA[ select correlation(c3, c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
covariance
はcern.jet.stat.Descriptive.covariance(DoubleArrayList data1, DoubleArrayList data2)
に基づいています。入力引数の2つのデータ列の相関(図11-1を参照)をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値1。
double2
: データ値2。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-9では問合せqColtAggr3
を示しています。例11-10ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-11に示すリレーションを返します。
例11-9 covariance関数の問合せ
<query id="qColtAggr3"><![CDATA[ select covariance(c3, c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
geometricMean
はcern.jet.stat.Descriptive.geometricMean(DoubleArrayList data)
に基づいています。入力引数のデータ列の幾何平均(図11-2を参照)をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
幾何平均が意味を成すには、最小のデータ値が0以下にならないようにしてください。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-12では問合せqColtAggr6
を示しています。例11-13ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-14に示すリレーションを返します。
例11-12 geometricMean関数の問合せ
<query id="qColtAggr6"><![CDATA[ select geometricMean(c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
geometricMean1
はcern.jet.stat.Descriptive.geometricMean(double sumOfLogarithms)
に基づいています。入力引数のデータ列の幾何平均(図11-3を参照)をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-15では問合せqColtAggr7
を示しています。例11-16ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-17に示すリレーションを返します。
例11-15 geometricMean1関数の問合せ
<query id="qColtAggr7"><![CDATA[ select geometricMean1(c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
harmonicMean
は、cern.jet.stat.Descriptive.harmonicMean(int size, double sumOfInversions)
に基づいています。データ列の調和平均をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-18では問合せqColtAggr8
を示しています。例11-19ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-20に示すリレーションを返します。
例11-18 harmonicMean関数の問合せ
<query id="qColtAggr8"><![CDATA[ select harmonicMean(c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
例11-19 harmonicMean関数のストリーム入力
Timestamp Tuple 10 5.441341838866902 1000 6.1593756700951054 1200 3.7269733222923676 1400 4.625160266213489 1600 3.490061774090248 1800 3.6354484064421917 2000 5.635401664977703 2200 5.006087562207967 2400 3.632574304861612 2600 7.618087248962962 h 8000 h 200000000
例11-20 harmonicMean関数のリレーション出力
Timestamp Tuple Kind Tuple -9223372036854775808:+ 10: - 10: + 5.441341876983643 1000: - 5.441341876983643 1000: + 5.778137193205395 1200: - 5.778137193205395 1200: + 4.882442561720335 1400: - 4.882442561720335 1400: + 4.815475325819701 1600: - 4.815475325819701 1600: + 4.475541862878903 1800: - 4.475541862878903 1800: + 4.309563447664887 2000: - 4.309563447664887 2000: + 4.45944509362759 2200: - 4.45944509362759 2200: + 4.5211563834502515 2400: - 4.5211563834502515 2400: + 4.401525382790638 2600: - 4.401525382790638 2600: + 4.595562422157167
構文
目的
kurtosis
は、cern.jet.stat.Descriptive.kurtosis(DoubleArrayList data, double mean, double standardDeviation)
に基づいています。データ列の尖度(超過係数)(図11-4を参照)をdouble
として返します。
図11-4 cern.jet.stat.Descriptive.kurtosis(DoubleArrayList data, double mean, double standardDeviation)
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-21では問合せqColtAggr12
を示しています。例11-22ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-23に示すリレーションを返します。
例11-21 kurtosis関数の問合せ
<query id="qColtAggr12"><![CDATA[ select kurtosis(c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
lag1
はcern.jet.stat.Descriptive.lag1(DoubleArrayList data, double mean)
に基づいています。データ・セットの自己相関lag - 1
をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-24では問合せqColtAggr14
を示しています。例11-25ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-26に示すリレーションを返します。
構文
目的
mean
はcern.jet.stat.Descriptive.mean(DoubleArrayList data)
に基づいています。データ列の算術平均(図11-5を参照)をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-27では問合せqColtAggr16
を示しています。例11-28ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-29に示すリレーションを返します。
構文
目的
meanDeviation
はcern.jet.stat.Descriptive.meanDeviation(DoubleArrayList data, double mean)
に基づいています。データ・セットの平均偏差(図11-6を参照)をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-30では問合せqColtAggr17
を示しています。例11-31ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-32に示すリレーションを返します。
例11-30 meanDeviation関数の問合せ
<query id="qColtAggr17"><![CDATA[ select meanDeviation(c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
median
は、cern.jet.stat.Descriptive.median(DoubleArrayList sortedData)
に基づいています。ソートされたデータ列の中央値をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-33では問合せqColtAggr18
を示しています。例11-34ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-35に示すリレーションを返します。
例11-33 median関数の問合せ
<query id="qColtAggr18"><![CDATA[ select median(c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
moment
はcern.jet.stat.Descriptive.moment(DoubleArrayList data, int k, double c)
に基づいています。データ列の定数c
を持つk
番目の積率(図11-7を参照)をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
int1
: k
。
double2
: c
。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-36では問合せqColtAggr21
を示しています。例11-37ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-38に示すリレーションを返します。
例11-36 moment関数の問合せ
<query id="qColtAggr21"><![CDATA[ select moment(c3, c1, c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
pooledMean
はcern.jet.stat.Descriptive.pooledMean(int size1, double mean1, int size2, double mean2)
に基づいています。2つのデータ列の統合平均(図11-8を参照)をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: 平均1。
double2
: 平均2。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-39では問合せqColtAggr22
を示しています。例11-40ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-41に示すリレーションを返します。
例11-39 pooledMean関数の問合せ
<query id="qColtAggr22"><![CDATA[ select pooledMean(c3, c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
pooledVariance
はcern.jet.stat.Descriptive.pooledVariance(int size1, double variance1, int size2, double variance2)
に基づいています。2つのデータ列の統合分散(図11-9を参照)をdouble
として返します。
図11-9 cern.jet.stat.Descriptive.pooledVariance(int size1, double variance1, int size2, double variance2)
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: 分散1。
double2
: 分散2。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-42では問合せqColtAggr23
を示しています。例11-43ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-44に示すリレーションを返します。
例11-42 pooledVariance関数の問合せ
<query id="qColtAggr23"><![CDATA[ select pooledVariance(c3, c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
product
はcern.jet.stat.Descriptive.product(DoubleArrayList data)
に基づいています。データ列の積(図11-10を参照)をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-45では問合せqColtAggr24
を示しています。例11-46ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-47に示すリレーションを返します。
例11-45 product関数の問合せ
<query id="qColtAggr24"><![CDATA[ select product(c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
quantile
は、cern.jet.stat.Descriptive.quantile(DoubleArrayList sortedData, double phi)
に基づいています。ファイの変位値、つまり、データ要素のファイ・パーセントがelem
未満である場合のelem
要素をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
double2
: ファイ。割合を示します。0 <= phi <= 1
を満たす必要があります。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-48では問合せqColtAggr26
を示しています。例11-49ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-50に示すリレーションを返します。
例11-48 quantile関数の問合せ
<query id="qColtAggr26"><![CDATA[ select quantile(c3, c2) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
quantileInverse
は、cern.jet.stat.Descriptive.quantileInverse(DoubleArrayList sortedList, double element)
に基づいています。<= element
(0.0 <= phi <= 1.0
)である要素の割合ファイをdouble
として返します。element
が包含されておらず、包含される2つの要素間に存在する場合、この関数は線形補間を実行します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ。
double2
: element
。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-51では問合せqColtAggr27
を示しています。例11-52ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-53に示すリレーションを返します。
例11-51 quantileInverse関数の問合せ
<query id="qColtAggr27"><![CDATA[ select quantileInverse(c3, c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
rankInterpolated
はcern.jet.stat.Descriptive.rankInterpolated(DoubleArrayList sortedList, double element)
に基づいています。指定されたelement
以下である、リスト内の線形補間された要素数をdoubleとして返します。
階数は<= element
である要素数です。階数の形式は{0, 1, 2,..., sortedList.size()}
です。<= element
である要素が存在しない場合、階数は0です。包含される2つの要素間に要素が存在する場合は、線形補間が使用され、整数以外の値が返されます。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
double2
: element
。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-54では問合せqColtAggr29
を示しています。例11-55ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-56に示すリレーションを返します。
例11-54 rankInterpolated関数の問合せ
<query id="qColtAggr29"><![CDATA[ select rankInterpolated(c3, c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
rms
はcern.jet.stat.Descriptive.rms(int size, double sumOfSquares)
に基づいています。データ列の2乗平均平方根(RMS)(図11-11を参照)をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-57では問合せqColtAggr30
を示しています。例11-58ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-59に示すリレーションを返します。
構文
目的
sampleKurtosis
は、cern.jet.stat.Descriptive.sampleKurtosis(DoubleArrayList data, double mean, double sampleVariance)
に基づいています。データ列の標本尖度(超過係数)をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-60では問合せqColtAggr31
を示しています。例11-61ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-62に示すリレーションを返します。
例11-60 sampleKurtosis関数の問合せ
<query id="qColtAggr31"><![CDATA[ select sampleKurtosis(c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
sampleKurtosisStandardError
は、cern.jet.stat.Descriptive.sampleKurtosisStandardError(int size)
に基づいています。標本尖度の標準誤差をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
int1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
http://acs.lbl.gov/~hoschek/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#sampleKurtosisStandardError(int)
例
例11-63では問合せqColtAggr33
を示しています。例11-64ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-65に示すリレーションを返します。
例11-63 sampleKurtosisStandardError関数の問合せ
<query id="qColtAggr33"><![CDATA[ select sampleKurtosisStandardError(c1) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
sampleSkew
は、cern.jet.stat.Descriptive.sampleSkew(DoubleArrayList data, double mean, double sampleVariance)
に基づいています。データ列の標本歪度をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-66では問合せqColtAggr34
を示しています。例11-67ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-68に示すリレーションを返します。
例11-66 sampleSkew関数の問合せ
<query id="qColtAggr34"><![CDATA[ select sampleSkew(c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
sampleSkewStandardError
は、cern.jet.stat.Descriptive.sampleSkewStandardError(int size)
に基づいています。標本歪度の標準誤差をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-69では問合せqColtAggr36
を示しています。例11-70ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-71に示すリレーションを返します。
例11-69 sampleSkewStandardError関数の問合せ
<query id="qColtAggr36"><![CDATA[ select sampleSkewStandardError(c1) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
sampleVariance
はcern.jet.stat.Descriptive.sampleVariance(DoubleArrayList data, double mean)
に基づいています。データ列の標本分散(図11-12を参照)をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-72では問合せqColtAggr38
を示しています。例11-73ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-74に示すリレーションを返します。
例11-72 sampleVariance関数の問合せ
<query id="qColtAggr38"><![CDATA[ select sampleVariance(c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
skew
はcern.jet.stat.Descriptive.skew(DoubleArrayList data, double mean, double standardDeviation)
に基づいています。データ列の歪度(図11-13を参照)をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-75では問合せqColtAggr41
を示しています。例11-76ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-77に示すリレーションを返します。
構文
目的
standardDeviation
は、cern.jet.stat.Descriptive.standardDeviation(double variance)
に基づいています。分散からの標準偏差をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-78では問合せqColtAggr44
を示しています。例11-79ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-80に示すリレーションを返します。
例11-78 standardDeviation関数の問合せ
<query id="qColtAggr44"><![CDATA[ select standardDeviation(c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
standardError
はcern.jet.stat.Descriptive.standardError(int size, double variance)
に基づいています。データ列の標準誤差(図11-14を参照)をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-81では問合せqColtAggr45
を示しています。例11-82ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-83に示すリレーションを返します。
例11-81 standardError関数の問合せ
<query id="qColtAggr45"><![CDATA[ select standardError(c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
sumOfInversions
はcern.jet.stat.Descriptive.sumOfInversions(DoubleArrayList data, int from, int to)
に基づいています。データ列の反転の合計(図11-15を参照)をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-84では問合せqColtAggr48
を示しています。例11-85ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-86に示すリレーションを返します。
例11-84 sumOfInversions関数の問合せ
<query id="qColtAggr48"><![CDATA[ select sumOfInversions(c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
sumOfLogarithms
はcern.jet.stat.Descriptive.sumOfLogarithms(DoubleArrayList data, int from, int to)
に基づいています。データ列の対数の合計(図11-16を参照)をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-87では問合せqColtAggr49
を示しています。例11-88ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-89に示すリレーションを返します。
例11-87 sumOfLogarithms関数の問合せ
<query id="qColtAggr49"><![CDATA[ select sumOfLogarithms(c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
sumOfPowerDeviations
はcern.jet.stat.Descriptive.sumOfPowerDeviations(DoubleArrayList data, int k, double c)
に基づいています。データ列の累乗の偏差の合計(図11-17を参照)をdouble
として返します。
この関数は、c == 0.0
、k == -2 .. 4
またはその両方などの一般的なパラメータ用に最適化されます。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
int1
: k
。
double2
: c
。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-90では問合せqColtAggr50
を示しています。例11-91ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-92に示すリレーションを返します。
例11-90 sumOfPowerDeviations関数の問合せ
<query id="qColtAggr50"><![CDATA[ select sumOfPowerDeviations(c3, c1, c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
sumOfPowers
はcern.jet.stat.Descriptive.sumOfPowers(DoubleArrayList data, int k)
に基づいています。データ列の累乗の合計(図11-18を参照)をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
int1
: k
。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-93では問合せqColtAggr52
を示しています。例11-94ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-95に示すリレーションを返します。
例11-93 sumOfPowers関数の問合せ
<query id="qColtAggr52"><![CDATA[ select sumOfPowers(c3, c1) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
sumOfSquaredDeviations
はcern.jet.stat.Descriptive.sumOfSquaredDeviations(int size, double variance)
に基づいています。データ列の2乗平均偏差の合計(図11-19を参照)をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-96では問合せqColtAggr53
を示しています。例11-97ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-98に示すリレーションを返します。
例11-96 sumOfSquaredDeviations関数の問合せ
<query id="qColtAggr53"><![CDATA[ select sumOfSquaredDeviations(c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
sumOfSquares
はcern.jet.stat.Descriptive.sumOfSquares(DoubleArrayList data)
に基づいています。データ列の平方の合計(図11-20を参照)をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-99では問合せqColtAggr54
を示しています。例11-100ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-101に示すリレーションを返します。
例11-99 sumOfSquares関数の問合せ
<query id="qColtAggr54"><![CDATA[ select sumOfSquares(c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
trimmedMean
は、cern.jet.stat.Descriptive.trimmedMean(DoubleArrayList sortedData, double mean, int left, int right)
に基づいています。昇順にソートされたデータ列のトリム平均をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
int1
: left
。
int2
: right
。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-102では問合せqColtAggr55
を示しています。例11-103ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-104に示すリレーションを返します。
例11-102 trimmedMean関数の問合せ
<query id="qColtAggr55"><![CDATA[ select trimmedMean(c3, c1, c1) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
variance
はcern.jet.stat.Descriptive.variance(int size, double sum, double sumOfSquares)
に基づいています。データ列の分散(図11-21を参照)をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-105では問合せqColtAggr57
を示しています。例11-106ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-107に示すリレーションを返します。
例11-105 variance関数の問合せ
<query id="qColtAggr57"><![CDATA[ select variance(c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
weightedMean
はcern.jet.stat.Descriptive.weightedMean(DoubleArrayList data, DoubleArrayList weights)
に基づいています。データ列の加重平均(図11-22を参照)をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
double2
: 加重値。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-108では問合せqColtAggr58
を示しています。例11-109ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-110に示すリレーションを返します。
例11-108 weightedMean関数の問合せ
<query id="qColtAggr58"><![CDATA[ select weightedMean(c3, c3) from SColtAggrFunc ]]></query>
構文
目的
winsorizedMean
は、cern.jet.stat.Descriptive.winsorizedMean(DoubleArrayList sortedData, double mean, int left, int right)
に基づいています。ソートされたデータ列のウィンザライズド平均をdouble
として返します。
この関数は次のタプル引数を使用します。
double1
: データ値。
int1
: left
。
int2
: right
。
詳細は、以下を参照してください。
例
例11-111では問合せqColtAggr60
を示しています。例11-112ではスキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)
を持つデータ・ストリームSColtAggrFunc
を示しており、この問合せは例11-113に示すリレーションを返します。
例11-111 winsorizedMean関数の問合せ
<query id="qColtAggr60"><![CDATA[ select winsorizedMean(c3, c1, c1) from SColtAggrFunc ]]></query>