| Oracle® Fusion Middleware Oracle Event Processing CQL言語リファレンス 11gリリース1 (11.1.1.7) B61613-06 |
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この章では、Oracle Continuous Query Language (Oracle CQL)に含まれるColt集計関数のリファレンスを提供します。Colt集計関数は、高性能な科学技術計算のためのColtオープン・ソース・ライブラリに基づいています。
詳細は、1.1.11項「関数」を参照してください。
この章の内容は次のとおりです。
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。
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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。 |
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注意: ストリーム入力の例で、 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、次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 Event Processing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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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、次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>
