11 Colt集計関数

Oracle Continuous Query Language (Oracle CQL)の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、「関数」を参照してください。

11.1 Oracle CQLの組込みの集計Colt関数の概要

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。

表11-1 Oracle CQLの組込みの集計Coltベースの関数

Coltパッケージ

関数

cern.jet.stat.Descriptive 一連の基本的な記述統計学関数。

autoCorrelation correlation covariance geometricMean geometricMean1 harmonicMean kurtosis lag1 mean meanDeviation median moment pooledMean pooledVariance product quantile quantileInverse rankInterpolated rms sampleKurtosis sampleKurtosisStandardError sampleSkew sampleSkewStandardError sampleVariance skew standardDeviation standardError sumOfInversions sumOfLogarithms sumOfPowerDeviations sumOfPowers sumOfSquaredDeviations sumOfSquares trimmedMean variance weightedMean winsorizedMean

ノート:

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。

ノート:

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。この情報により、GGSAには、タイムスタンプがハートビート値より小さい入力は行われないことが通知されます。

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-Long.MIN_VALUE()であり、使用できる最大の負のタイムスタンプを表します。

詳細については、以下を参照:

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

• Colt集計関数とWhere、Group ByおよびHaving句

• 関数

• データ型

• http://dsd.lbl.gov/~hoschek/colt/.

11.1.1 Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

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)。

GGSA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)

11.1.2 Colt集計関数とWhere、Group ByおよびHaving句

Oracle CQLでは、where句はgroup by句およびhaving句の前に適用されます。つまり、次のOracle CQL文は無効です。

<query id="q1"><![CDATA[ 
    select * from InputChannel[rows 4 slide 4] as ic where geometricMean(c3) > 4
]]></query>

かわりに、次の例に示すOracle CQL文を使用する必要があります。

<query id="q1"><![CDATA[ 
    select * from InputChannel[rows 4 slide 4] as ic, myGeoMean = geometricMean(c3) where myGeoMean > 4
]]></query>

詳細については、以下を参照:

• 図14-10

• 図14-11

• 図14-18

11.2 autoCorrelation

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。

ノート:

この関数のセマンティクスは「lag1」とは異なります。

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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#autoCorrelation(cern.colt.list.DoubleArrayList, int, double, double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr1について考えてみます。スキーマ(c3 double)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr1"><![CDATA[ 
     select autoCorrelation(c3, 0) from SColtAggrFunc
]]></query>

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

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

11.3 correlation

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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#correlation(cern.colt.list.DoubleArrayList, double, cern.colt.list.DoubleArrayList, double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr2について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr2"><![CDATA[ 
     select correlation(c3, c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       -
  10:       +           NaN
1000:       -           NaN
1000:       +           2.0
1200:       -           2.0
1200:       +           1.5
2000:       -           1.5
2000:       +           1.333333333333333

11.4 covariance

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。

図11-1 cern.jet.stat.Descriptive.covariance

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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#covariance(cern.colt.list.DoubleArrayList, cern.colt.list.DoubleArrayList)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr3について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr3"><![CDATA[ 
     select covariance(c3, c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       -
  10:       +           NaN
1000:       -           NaN
1000:       +           50.0
1200:       -           50.0
1200:       +           100.0
2000:       -           100.0
2000:       +           166.66666666666666

11.5 geometricMean

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。

図11-2 cern.jet.stat.Descriptive.geometricMean(DoubleArrayList data)

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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#geometricMean(cern.colt.list.DoubleArrayList)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr6について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr6"><![CDATA[ 
    select geometricMean(c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       -
  10:       +           40.0
1000:       -           40.0
1000:       +           34.64101615137755
1200:       -           34.64101615137755
1200:       +           28.844991406148168
2000:       -           28.844991406148168
2000:       +           22.133638394006436

11.6 geometricMean1

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。

図11-3 cern.jet.stat.Descriptive.geometricMean1(int size, double sumOfLogarithms)

この関数は次のタプル引数を使用します。

• double1: データ値。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#geometricMean(cern.colt.list.DoubleArrayList)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr7について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr7"><![CDATA[ 
    select geometricMean1(c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       -
  10:       +           Infinity
1000:       -           Infinity
1000:       +           Infinity
1200:       -           Infinity
1200:       +           Infinity
2000:       -           Infinity
2000:       +           Infinity

11.7 harmonicMean

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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#harmonicMean(int, double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr8について考えてみます。スキーマ(c3 double)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr8"><![CDATA[ 
    select harmonicMean(c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

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

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

11.8 kurtosis

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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#kurtosis(cern.colt.list.DoubleArrayList, double, double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr12について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr12"><![CDATA[ 
    select kurtosis(c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       -
  10:       +           NaN
1000:       -           NaN
1000:       +           -2.0
1200:       -           -2.0
1200:       +           -1.5000000000000002
2000:       -           -1.5000000000000002
2000:       +           -1.3600000000000003

11.9 lag1

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。

ノート:

この関数のセマンティクスは「autoCorrelation」とは異なります。

この関数は次のタプル引数を使用します。

• double1: データ値。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#lag1(cern.colt.list.DoubleArrayList, double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr14について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr14"><![CDATA[ 
    select lag1(c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       -
  10:       +           NaN
1000:       -           NaN
1000:       +           -0.5
1200:       -           -0.5
1200:       +           0.0
2000:       -           0.0
2000:       +           0.25

11.10 mean

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。

図11-5 cern.jet.stat.Descriptive.mean(DoubleArrayList data)

次の表に、入力の型および対応する出力の型を示します。

入力の型	出力の型
INT	DOUBLE
BIGINT	DOUBLE
FLOAT	DOUBLE
DOUBLE	DOUBLE

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#mean(cern.colt.list.DoubleArrayList)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr16について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr16"><![CDATA[ 
    select mean(c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       -
  10:       +           40.0
1000:       -           40.0
1000:       +           35.0
1200:       -           35.0
1200:       +           30.0
2000:       -           30.0
2000:       +           25.0

11.11 meanDeviation

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。

図11-6 cern.jet.stat.Descriptive.meanDeviation(DoubleArrayList data, double mean)

この関数は次のタプル引数を使用します。

• double1: データ値。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#meanDeviation(cern.colt.list.DoubleArrayList, double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr17について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr17"><![CDATA[ 
    select meanDeviation(c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       -
  10:       +           0.0
1000:       -           0.0
1000:       +           5.0
1200:       -           5.0
1200:       +           6.666666666666667
2000:       -           6.666666666666667
2000:       +           10.0

11.12 median

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。

次の表に、入力の型および対応する出力の型を示します。

表11-2 入力と出力の型

入力の型	出力の型
INT	DOUBLE
BIGINT	DOUBLE
FLOAT	DOUBLE
DOUBLE	DOUBLE

ノート:

入力値の型がINTの場合は、戻り値の型もINTになり、除算した値のfloorになります。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#median(cern.colt.list.DoubleArrayList)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr18について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr18"><![CDATA[ 
    select median(c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       -
  10:       +           40.0
1000:       -           40.0
1000:       +           35.0
1200:       -           35.0
1200:       +           30.0
2000:       -           30.0
2000:       +           25.0

11.13 moment

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。

図11-7 cern.jet.stat.Descriptive.moment(DoubleArrayList data, int k, double c)

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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#moment(cern.colt.list.DoubleArrayList, int, double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr21について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr21"><![CDATA[ 
    select moment(c3, c1, c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       -
  10:       +           0.0
1000:       -           0.0
1000:       +           5000.0
1200:       -           5000.0
1200:       +           3000.0
2000:       -           3000.0
2000:       +           1.7045E11

11.14 pooledMean

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。

図11-8 cern.jet.stat.Descriptive.pooledMean(int size1, double mean1, int size2, double mean2)

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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#pooledMean(int, double, int, double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr22について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr22"><![CDATA[ 
    select pooledMean(c3, c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       -
  10:       +           40.0
1000:       -           40.0
1000:       +           35.0
1200:       -           35.0
1200:       +           30.0
2000:       -           30.0
2000:       +           25.0

11.15 pooledVariance

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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#pooledVariance(int, double, int, double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr23について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr23"><![CDATA[ 
    select pooledVariance(c3, c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       -
  10:       +           0.0
1000:       -           0.0
1000:       +           25.0
1200:       -           25.0
1200:       +           66.66666666666667
2000:       -           66.66666666666667
2000:       +           125.0

11.16 product

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。

図11-10 cern.jet.stat.Descriptive.product(DoubleArrayList data)

この関数は次のタプル引数を使用します。

• double1: データ値。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#product(cern.colt.list.DoubleArrayList)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr24について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr24"><![CDATA[ 
    select product(c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       -
  10:       +           40.0
1000:       -           40.0
1000:       +           1200.0
1200:       -           1200.0
1200:       +           24000.0
2000:       -           24000.0
2000:       +           240000.0

11.17 quantile

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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#quantile(cern.colt.list.DoubleArrayList, double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr26について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr26"><![CDATA[ 
    select quantile(c3, c2) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:         -
  10:         +         40.0
1000:         -         40.0
1000:         +         36.99999988079071
1200:         -         36.99999988079071
1200:         +         37.799999713897705
2000:         -         37.799999713897705
2000:         +         22.000000178813934

11.18 quantileInverse

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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#quantileInverse(cern.colt.list.DoubleArrayList, double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr27について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr27"><![CDATA[ 
    select quantileInverse(c3, c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       -
  10:       +           1.0
1000:       -           1.0
1000:       +           0.5
1200:       -           0.5
1200:       +           0.3333333333333333
2000:       -           0.3333333333333333
2000:       +           0.25

11.19 rankInterpolated

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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#rankInterpolated(cern.colt.list.DoubleArrayList, double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr29について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr29"><![CDATA[ 
    select rankInterpolated(c3, c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       -
  10:       +           1.0
1000:       -           1.0
1000:       +           1.0
1200:       -           1.0
1200:       +           1.0
2000:       -           1.0
2000:       +           1.0

11.20 rms

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。

図11-11 cern.jet.stat.Descriptive.rms(int size, double sumOfSquares)

この関数は次のタプル引数を使用します。

• double1: データ値。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#rms(int, double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr30について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr30"><![CDATA[ 
    select rms(c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       - 
  10:       +           40.0
1000:       -           40.0
1000:       +           35.35533905932738
1200:       -           35.35533905932738
1200:       +           31.09126351029605
2000:       -           31.09126351029605
2000:       +           27.386127875258307

11.21 sampleKurtosis

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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#sampleKurtosis(cern.colt.list.DoubleArrayList, double, double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr31について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr31"><![CDATA[ 
     select sampleKurtosis(c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       - 
  10:       +           NaN
1000:       -           NaN
1000:       +           NaN
1200:       -           NaN
1200:       +           NaN
2000:       -           NaN
2000:       +           -1.1999999999999993

11.22 sampleKurtosisStandardError

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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#sampleKurtosisStandardError(int)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr33について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr33"><![CDATA[ 
     select sampleKurtosisStandardError(c1) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       - 
  10:       +           0.0
1000:       -           0.0
1000:       +           Infinity
1200:       -           Infinity
1200:       +           Infinity
2000:       -           Infinity
2000:       +           2.6186146828319083

11.23 sampleSkew

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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#sampleSkew(cern.colt.list.DoubleArrayList, double, double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr34について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr34"><![CDATA[ 
    select sampleSkew(c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       - 
  10:       +           NaN
1000:       -           NaN
1000:       +           NaN
1200:       -           NaN
1200:       +           0.0
2000:       -           0.0
2000:       +           0.0

11.24 sampleSkewStandardError

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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#sampleSkewStandardError(int)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr36について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr36"><![CDATA[ 
    select sampleSkewStandardError(c1) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       - 
  10:       +           -0.0
1000:       -           -0.0
1000:       +           Infinity
1200:       -           Infinity
1200:       +           1.224744871391589
2000:       -           1.224744871391589
2000:       +           1.01418510567422

11.25 sampleVariance

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。

図11-12 cern.jet.stat.Descriptive.sampleVariance(DoubleArrayList data, double mean)

この関数は次のタプル引数を使用します。

• double1: データ値。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#sampleVariance(cern.colt.list.DoubleArrayList, double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr38について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr38"><![CDATA[ 
    select sampleVariance(c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       - 
  10:       +           NaN
1000:       -           NaN
1000:       +           50.0
1200:       -           50.0
1200:       +           100.0
2000:       -           100.0
2000:       +           166.66666666666666

11.26 skew

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。

図11-13 cern.jet.stat.Descriptive.skew(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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#skew(cern.colt.list.DoubleArrayList, double, double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr41について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr41"><![CDATA[ 
    select skew(c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       - 
  10:       +           NaN
1000:       -           NaN
1000:       +           0.0
1200:       -           0.0
1200:       +           0.0
2000:       -           0.0
2000:       +           0.0

11.27 standardDeviation

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。

次の表に、入力の型および対応する出力の型を示します。

入力の型	出力の型
INT	DOUBLE
BIGINT	DOUBLE
FLOAT	DOUBLE
DOUBLE	DOUBLE

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#standardDeviation(double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr44について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr44"><![CDATA[ 
    select standardDeviation(c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       - 
  10:       +           0.0
1000:       -           0.0
1000:       +           5.0
1200:       -           5.0
1200:       +           8.16496580927726
2000:       -           8.16496580927726
2000:       +           11.180339887498949

11.28 standardError

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。

図11-14 cern.jet.stat.Descriptive.cern.jet.stat.Descriptive.standardError(int size, double variance)

この関数は次のタプル引数を使用します。

• double1: データ値。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#standardError(int, double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr45について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr45"><![CDATA[ 
     select standardError(c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       - 
  10:       +           0.0
1000:       -           0.0
1000:       +           3.5355339059327378
1200:       -           3.5355339059327378
1200:       +           4.714045207910317
2000:       -           4.714045207910317
2000:       +           5.5901699437494745

11.29 sumOfInversions

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。

図11-15 cern.jet.stat.Descriptive.sumOfInversions(DoubleArrayList data, int from, int to)

この関数は次のタプル引数を使用します。

• double1: データ値。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#sumOfInversions(cern.colt.list.DoubleArrayList, int, int)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr48について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr48"><![CDATA[ 
     select sumOfInversions(c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:        - 
  10:        +           0.025
1000:       -           0.025
1000:       +           0.058333333333333334
1200:       -           0.058333333333333334
1200:       +           0.10833333333333334
2000:       -           0.10833333333333334
2000:       +           0.20833333333333334

11.30 sumOfLogarithms

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。

図11-16 cern.jet.stat.Descriptive.sumOfLogarithms(DoubleArrayList data, int from, int to)

この関数は次のタプル引数を使用します。

• double1: データ値。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#sumOfLogarithms(cern.colt.list.DoubleArrayList, int, int)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr49について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr49"><![CDATA[ 
    select sumOfLogarithms(c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:        - 
  10:        +           3.6888794541139363
1000:       -           3.6888794541139363
1000:       +           7.090076835776092
1200:       -           7.090076835776092
1200:       +           10.085809109330082
2000:       -           10.085809109330082
2000:       +           12.388394202324129

11.31 sumOfPowerDeviations

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。

図11-17 cern.jet.stat.Descriptive.sumOfPowerDeviations(DoubleArrayList data, int k, double c)

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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#sumOfPowerDeviations(cern.colt.list.DoubleArrayList, int, double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr50について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr50"><![CDATA[ 
    select sumOfPowerDeviations(c3, c1, c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       - 
  10:       +           0.0
1000:       -           0.0
1000:       +           10000.0
1200:       -           10000.0
1200:       +           9000.0
2000:       -           9000.0
2000:       +           6.818E11

11.32 sumOfPowers

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。

図11-18 cern.jet.stat.Descriptive.sumOfPowers(DoubleArrayList data, int k)

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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#sumOfPowers(cern.colt.list.DoubleArrayList, int)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr52について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr52"><![CDATA[ 
    select sumOfPowers(c3, c1) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       - 
  10:       +           40.0
1000:       -           40.0
1000:       +           3370000.0
1200:       -           3370000.0
1200:       +           99000.0
2000:       -           99000.0
2000:       +           7.2354E12

11.33 sumOfSquaredDeviations

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。

図11-19 cern.jet.stat.Descriptive.sumOfSquaredDeviations(int size, double variance)

この関数は次のタプル引数を使用します。

• double1: データ値。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#sumOfSquaredDeviations(int, double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr53について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr53"><![CDATA[ 
    select sumOfSquaredDeviations(c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       - 
  10:       +           0.0
1000:       -           0.0
1000:       +           25.0
1200:       -           25.0
1200:       +           133.33333333333334
2000:       -           133.33333333333334
2000:       +           375.0

11.34 sumOfSquares

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。

図11-20 cern.jet.stat.Descriptive.sumOfSquares(DoubleArrayList data)

この関数は次のタプル引数を使用します。

• double1: データ値。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#sumOfSquares(cern.colt.list.DoubleArrayList)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr54について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr54"><![CDATA[ 
    select sumOfSquares(c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       - 
  10:       +           1600.0
1000:       -           1600.0
1000:       +           2500.0
1200:       -           2500.0
1200:       +           2900.0
2000:       -           2900.0
2000:       +           3000.0

11.35 trimmedMean

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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#trimmedMean(cern.colt.list.DoubleArrayList, double, int, int)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr55について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr55"><![CDATA[ 
    select trimmedMean(c3, c1, c1) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        0, 0.5, 40.0, 8
1000        0, 0.7, 30.0, 6
1200        0, 0.89, 20.0, 12
2000        1, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
10:          -        
10:          +           40.0
1000:        -           40.0
1000:        +           35.0 
1200:        -           35.0
1200:        +           30.0
2000:        -           30.0 
2000:        +           25.0

11.36 variance

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。

図11-21 cern.jet.stat.Descriptive.variance(int size, double sum, double sumOfSquares)

次の表に、入力の型および対応する出力の型を示します。

入力の型	出力の型
INT	DOUBLE
BIGINT	DOUBLE
FLOAT	DOUBLE
DOUBLE	DOUBLE

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#variance(int, double, double)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr57について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr57"><![CDATA[ 
    select variance(c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       - 
  10:       +           0.0
1000:       -           0.0
1000:       +           25.0
1200:       -           25.0
1200:       +           66.66666666666667
2000:       -           66.66666666666667
2000:       +           125.0

11.37 weightedMean

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。

図11-22 cern.jet.stat.Descriptive.weightedMean(DoubleArrayList data, DoubleArrayList weights)

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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#weightedMean(cern.colt.list.DoubleArrayList, cern.colt.list.DoubleArrayList)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr58について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr58"><![CDATA[ 
    select weightedMean(c3, c3) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        4, 0.7, 30.0, 6
1200        3, 0.89, 20.0, 12
2000        8, 0.4, 10.0, 4
h 8000
h 200000000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
  10:       - 
  10:       +           40.0
1000:       -           40.0
1000:       +           35.714285714285715
1200:       -           35.714285714285715
1200:       +           32.22222222222222
2000:       -           32.22222222222222
2000:       +           30.0

11.38 winsorizedMean

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。

詳細については、以下を参照:

• https://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/jet/stat/Descriptive.html#winsorizedMean(cern.colt.list.DoubleArrayList, double, int, int)

• Oracle CQL Colt集計関数のシグネチャとタプル引数

例

問合せqColtAggr60について考えてみます。スキーマ(c1 integer, c2 float, c3 double, c4 bigint)を持つデータ・ストリームSColtAggrFuncの場合、この問合せはリレーションを返します。

<query id="qColtAggr60"><![CDATA[ 
    select winsorizedMean(c3, c1, c1) from SColtAggrFunc
]]></query>

Timestamp   Tuple
  10        1, 0.5, 40.0, 8
1000        0, 0.7, 30.0, 6
1200        1, 0.89, 20.0, 12
2000        1, 0.4, 10.0, 4
h 8000

Timestamp   Tuple Kind  Tuple
-9223372036854775808:+
10: 	         -
10:          +           40.0
1000:        -           40.0 
1000:        +           35.0 
1200:        -           35.0 
1200:        +           30.000000000000004 
2000:        -           30.000000000000004 
2000:        +           25