Fonctions mathématiques et statistiques SLS : syntaxe et exemples - Simple Log Service

Syntaxe et exemples des fonctions mathématiques et statistiques dans Simple Log Service.

SLS prend en charge les fonctions mathématiques et statistiques suivantes.

Important

Si vous souhaitez utiliser des chaînes de caractères dans les instructions d'analyse, vous devez les entourer de guillemets simples (''). Les chaînes non entourées de guillemets ou celles entourées de guillemets doubles ("") désignent des noms de champ ou de colonne. Par exemple, 'status' indique la chaîne de caractères « status », tandis que status ou "status" fait référence au champ de journal « status ».

Catégorie	Fonction	Syntaxe	Description	SQL	SPL
Fonctions de corrélation	Fonction corr	corr(x, y)	Renvoie le coefficient de corrélation entre x et y. La valeur renvoyée se situe dans l'intervalle [-1, 1].	√	×
Fonctions de variance et d'écart type	Fonction covar_pop	covar_pop(x, y)	Renvoie la covariance de population de x et y.	√	×
	Fonction covar_samp	covar_samp(x, y)	Renvoie la covariance d'échantillon de x et y.	√	×
	Fonction stddev	stddev(x)	Renvoie l'écart type d'échantillon de x. Cette fonction est un alias de la fonction `stddev_samp`.	√	×
	Fonction stddev_samp	stddev_samp(x)	Renvoie l'écart type d'échantillon de x.	√	×
	Fonction stddev_pop	stddev_pop(x)	Renvoie l'écart type de population de x.	√	×
	Fonction variance	variance(x)	Renvoie la variance d'échantillon de x. Alias de la fonction `var_samp`.	√	×
	Fonction var_samp	var_samp(x)	Renvoie la variance d'échantillon de x.	√	×
	Fonction var_pop	var_pop(x)	Renvoie la variance de population de x.	√	×
Fonctions de régression linéaire	Fonction regr_intercept	regr_intercept(y, x)	Ajuste une équation linéaire aux points d'entrée `(x,y)`, puis calcule l'ordonnée à l'origine de la droite.	√	×
Fonctions de régression linéaire	Fonction regr_slope	regr_slope(y, x)	Ajuste une équation linéaire au point d'entrée `(x,y)`, puis calcule la pente de la droite.	√	×
Fonctions de distribution cumulative (CDF)	Fonction beta_cdf	beta_cdf(α, β, v)	Calcule la fonction de distribution cumulative (CDF) de la distribution bêta, P(N <= v ; α, β), où α et β sont les paramètres de forme.	√	×
	Fonction binomial_cdf	binomial_cdf(x, y, v)	Calcule la fonction de distribution cumulative (CDF) de la distribution binomiale, P(N <= v), où x représente le nombre d'essais et y la probabilité de succès pour chaque essai.	√	×
	Fonction cauchy_cdf	cauchy_cdf(x, y, v)	Calcule la fonction de distribution cumulative (CDF) de la distribution de Cauchy, P(N <= v ; x, y), où x est le paramètre de position (position du pic) et y le paramètre d'échelle.	√	×
	Fonction chi_squared_cdf	chi_squared_cdf(k, v)	Calcule la fonction de distribution cumulative (CDF) de la distribution du chi-carré, P(N <= v ; k), où k représente le degré de liberté.	√	×
	Fonction inverse_beta_cdf	inverse_beta_cdf(α, β, p)	Pour une probabilité p donnée, calcule la valeur v telle que P(N <= v ; α, β) = p.	√	×
	Fonction inverse_binomial_cdf	inverse_binomial_cdf(x, y, p)	Pour une probabilité p donnée, calcule la valeur v telle que P(N <= v) = p.	√	×
	Fonction inverse_cauchy_cdf	inverse_cauchy_cdf(x, y, p)	Pour une probabilité p donnée, calcule la valeur v telle que P(N <= v ; x, y) = p.	√	×
	Fonction inverse_chi_squared_cdf	inverse_chi_squared_cdf(k, p)	Pour une probabilité p donnée, calcule la valeur v telle que P(N <= v ; k) = p.	√	×
	Fonction inverse_laplace_cdf	inverse_laplace_cdf(μ, b, p)	Pour une probabilité p donnée, calcule la valeur v telle que P(N <= v ; μ, b) = p.	√	×
	Fonction inverse_normal_cdf	inverse_normal_cdf(x, y, p)	Pour une probabilité p donnée, calcule la valeur v telle que P(N <= v ; x, y) = p.	√	×
	Fonction inverse_poisson_cdf	inverse_poisson_cdf(x, y, p)	Pour une probabilité p donnée, calcule la valeur v telle que P(N <= v ; λ) = p.	√	×
	Fonction inverse_weibull_cdf	inverse_weibull_cdf(x, y, p)	Pour une probabilité p donnée, calcule la valeur v telle que P(N <= v ; x, y) = p.	√	×
	Fonction laplace_cdf	laplace_cdf(μ, b, v)	Calcule la fonction de distribution cumulative (CDF) de la distribution de Laplace, P(N <= v ; μ, b), où μ est le paramètre de position et b le paramètre d'échelle.	√	×
	Fonction normal_cdf	normal_cdf(x, y, v)	Calcule la fonction de distribution cumulative (CDF) de la distribution normale, P(N <= v ; x, y), où x représente la moyenne et y l'écart type.	√	×
	Fonction poisson_cdf	poisson_cdf(λ, v)	Calcule la fonction de distribution cumulative (CDF) de la distribution de Poisson, P(N <= v ; λ), où λ représente le taux moyen d'événements.	√	×
	Fonction weibull_cdf	weibull_cdf(x, y, v)	Calcule la fonction de distribution cumulative (CDF) de la distribution de Weibull, P(N <= v ; x, y), où x est le paramètre d'échelle et y le paramètre de forme.	√	×

Fonction corr

Renvoie le coefficient de corrélation entre x et y. Plus la valeur est élevée, plus la corrélation est forte.

Syntaxe
```
corr(x, y)
```

Paramètres

Paramètre

Description

Valeur de type double.

Type de valeur renvoyée

Valeur de type double comprise dans l'intervalle [0, 1].
Exemples

Calcule le coefficient de corrélation entre les champs request_length et request_time.
- Instruction de requête
```
* | SELECT corr(request_length,request_time)
```
- Le coefficient de corrélation entre request_length et request_time est 0.0008096234574114261.

Fonction covar_pop

Calcule la covariance de population de x et y.

Syntaxe
```
covar_pop(x, y)
```

Paramètres

Paramètre

Description

Valeur de type double.

Type de valeur renvoyée

Valeur de type double.
Exemples

Calcule la covariance de population du bénéfice avant impôt et du chiffre d'affaires avant impôt par minute.
- Instruction de requête
```
*|
SELECT
  covar_pop(PretaxGrossAmount, PretaxAmount) AS "population covariance",
  time_series(__time__, '1m', '%H:%i:%s', '0') AS time
GROUP BY
  time
```
- La requête renvoie deux lignes. Les valeurs de population covariance sont respectivement 4,402252063414699 et 2,2477524300733857, et les valeurs de time sont 04:24:00 et 04:47:00.

Fonction covar_samp

Calcule la covariance d'échantillon de x et y.

Syntaxe
```
covar_samp(x, y)
```

Paramètres

Paramètre

Description

Valeur de type double.

Type de valeur renvoyée

Valeur de type double.
Exemples

Calcule la covariance d'échantillon du bénéfice avant impôt et du chiffre d'affaires avant impôt par minute.
- Instruction de requête
```
*|
SELECT
  covar_samp(PretaxGrossAmount, PretaxAmount) AS "Sample covariance",
  time_series(__time__, '1m', '%H:%i:%s', '0') AS time
GROUP BY
  time
```
- La requête renvoie deux lignes. La valeur de Sample covariance est 2,2910940581194376 lorsque time est 15:50:00, et 4,721554417070316 lorsque time est 15:49:00.

Fonction stddev

Renvoie l'écart type d'échantillon de x. Il s'agit d'un alias de la fonction stddev_samp.

Syntaxe
```
stddev(x)
```

Paramètres

Paramètre

Description

Valeur de type double ou bigint.

Type de valeur renvoyée

Renvoie une valeur de type double.
Exemples

Calcule les écarts types d'échantillon et de population du revenu avant impôt, puis affiche les résultats sous forme de graphique linéaire.
- Instruction de requête
```
* |
SELECT
  stddev(PretaxGrossAmount) as "Sample standard deviation",
  stddev_pop(PretaxGrossAmount) as "Population standard deviation",
  time_series(__time__, '1m', '%H:%i:%s', '0') AS time
GROUP BY
  time
```
- Résultats de la requête et de l'analyse

Fonction stddev_samp

Calcule l'écart type d'échantillon de x.

Syntaxe
```
stddev_samp(x)
```

Paramètres

Paramètre

Description

Valeur de type double ou bigint.

Type de valeur renvoyée

Valeur de type double.
Exemples

Calcule les écarts types d'échantillon et de population du revenu avant impôt, puis affiche les résultats sous forme de graphique linéaire.
- Instruction de requête
```
* |
SELECT
  stddev_samp(PretaxGrossAmount) as "Sample standard deviation",
  stddev_pop(PretaxGrossAmount) as "Population standard deviation",
  time_series(__time__, '1m', '%H:%i:%s', '0') AS time
GROUP BY
  time
```
- Résultats de la requête et de l'analyse

Fonction stddev_pop

Calcule l'écart type de population de x.

Syntaxe
```
stddev_pop(x)
```

Paramètres

Paramètre

Description

Valeur de type double ou bigint.

Type de valeur renvoyée

Valeur de type double.

Exemples

Calcule les écarts types d'échantillon et de population du revenu avant impôt, puis affiche les résultats sous forme de graphique linéaire.

Instruction de requête

* |
SELECT
  stddev(PretaxGrossAmount) as "Sample standard deviation",
  stddev_pop(PretaxGrossAmount) as "Population standard deviation",
  time_series(__time__, '1m', '%H:%i:%s', '0') AS time
GROUP BY
  time

Résultats de la requête

Fonction variance

Renvoie la variance d'échantillon de x. Cette fonction est un alias de la fonction var_samp.

Syntaxe
```
variance(x)
```

Paramètres

Paramètre

Description

Valeur de type double ou bigint.

Type de valeur renvoyée

Valeur de type double.
Exemples

Calcule les variances d'échantillon et de population du revenu avant impôt, puis affiche les résultats sous forme de graphique linéaire.
- Instruction de requête
```
* |
SELECT
  variance(PretaxGrossAmount) as "Sample variance",
  var_pop(PretaxGrossAmount) as "Population variance",
  time_series(__time__, '1m', '%H:%i:%s', '0') as time
GROUP BY
  time
```
- Résultats de la requête et de l'analyse

Fonction var_samp

Calcule la variance d'échantillon de x.

Syntaxe
```
var_samp(x)
```

Paramètres

Paramètre

Description

Valeur de type double ou bigint.

Type de valeur renvoyée

Renvoie une valeur de type double.
Exemples

Calcule les variances d'échantillon et de population du revenu avant impôt, puis affiche les résultats sous forme de graphique linéaire.
- Instruction de requête et d'analyse
```
* |
SELECT
  var_samp(PretaxGrossAmount) as "Sample variance",
  var_pop(PretaxGrossAmount) as "Population variance",
  time_series(__time__, '1m', '%H:%i:%s', '0') as time
GROUP BY
  time
```
- Résultats de la requête et de l'analyse

Fonction var_pop

Renvoie la variance de population de x.

Syntaxe
```
var_pop(x)
```

Paramètres

Paramètre

Description

Valeur de type double ou bigint.

Type de valeur renvoyée

Valeur de type double.
Exemples

Calcule les variances d'échantillon et de population du revenu avant impôt, puis affiche les résultats sous forme de graphique linéaire.
- Instruction de requête
```
* |
SELECT
  variance(PretaxGrossAmount) as "Sample variance",
  var_pop(PretaxGrossAmount) as "Population variance",
  time_series(__time__, '1m', '%H:%i:%s', '0') as time
GROUP BY
  time
```
- Résultats de la requête et de l'analyse

Fonction regr_intercept

Ajuste une équation linéaire à un ensemble de paires d'entrées (x,y) et renvoie l'ordonnée à l'origine de la droite de régression résultante. y représente la variable dépendante et x la variable indépendante.

Syntaxe
```
regr_intercept(y, x)
```

Paramètres

Paramètre

Description

Valeur de type double.

Type de valeur renvoyée

Renvoie une valeur de type double.
Exemples

Calcule l'ordonnée à l'origine de la droite de régression à partir des champs request_time et request_length.
- Instruction de requête
```
* | SELECT regr_intercept(request_length,request_time)
```
- Résultats de la requête : la valeur de la colonne _col0 est 4128.22910642988.

Fonction regr_slope

Cette fonction ajuste une équation linéaire aux paires de valeurs d'entrée (x,y) et renvoie la pente de la droite de régression. y représente la variable dépendante, tandis que x correspond à la variable indépendante.

Syntaxe
```
regr_slope(y, x)
```

Paramètres

Paramètre

Description

La valeur dépendante. Type double.

La valeur indépendante. Type double.

Type de valeur renvoyée

Renvoie une valeur de type double.
Exemples

Calcule la pente de la droite de régression à partir des champs request_time et request_length.
- Instruction de requête
```
* | SELECT regr_slope(request_length,request_time)
```
- Le résultat de la requête est 1.9022724330993215.

Fonction beta_cdf

Calcule la fonction de répartition (CDF) de la distribution bêta.

Syntaxe
```
beta_cdf(α, β, v)
```

Paramètres

Paramètre

Description

Un paramètre de la beta distribution. La valeur doit être de type double et supérieure à 0.

La valeur à laquelle évaluer la cumulative distribution function. La valeur doit être un double compris dans l'intervalle [0, 1].

Type de valeur renvoyée

double
Exemples
- Instruction de requête
```
* | SELECT beta_cdf(0.1, 0.5, 0.7) 
```
- Résultats de la requête et de l'analyse : 0.8926585878364057

Fonction binomial_cdf

Calcule la fonction de répartition de la distribution binomiale.

Syntaxe
```
binomial_cdf(x, y, v)
```

Paramètres

Paramètre

Description

Le nombre d'essais. Doit être un entier positif.

La probabilité de succès pour chaque essai. Doit être un double compris dans l'intervalle [0, 1].

Le nombre de succès. Doit être un entier.

Type de valeur renvoyée

Renvoie un double.
Exemples
- Instruction de requête
```
* | select binomial_cdf(10, 0.1, 1)
```
- La requête renvoie 0.7360989291000001.

Fonction cauchy_cdf

Calcule la fonction de répartition (CDF) de la distribution de Cauchy.

Syntaxe
```
cauchy_cdf(x, y, v)
```

Paramètres

Paramètre

Description

Le paramètre de position, une valeur double qui définit le pic de la distribution.

Le paramètre d'échelle, qui doit être une valeur double supérieure à 0.

Une valeur double à laquelle évaluer la fonction de répartition.

Type de valeur renvoyée

Renvoie une valeur double.
Exemples
- Instruction de requête
```
* | select cauchy_cdf(-10, 5, -12) 
```
- La requête renvoie 0.3788810584091566.

Fonction chi_squared_cdf

Calcule la fonction de répartition (CDF) de la distribution du chi-carré.

Syntaxe
```
chi_squared_cdf(k, v)
```

Paramètres

Paramètre

Description

Les degrés de liberté pour la distribution du chi-carré. Doit être une valeur double supérieure à 0.

La valeur à laquelle évaluer la fonction de répartition. Doit être une valeur double supérieure ou égale à 0.

Type de valeur renvoyée

Une valeur double.
Exemples
- Instruction de requête
```
* | select chi_squared_cdf(3, 10) 
```
- Résultat : 0.9814338645369567.

Fonction inverse_beta_cdf

Calcule la fonction de répartition inverse de la distribution bêta.

Syntaxe
```
inverse_beta_cdf(α, β, p)
```

Paramètres

Paramètre

Description

Un paramètre de forme pour la distribution bêta. La valeur doit être un double supérieur à 0.

La probabilité d'entrée pour la fonction de répartition inverse. La valeur doit être un double compris dans l'intervalle [0, 1].

Type de valeur renvoyée

Renvoie une valeur double.
Exemples
- Instruction de requête
```
* | select inverse_beta_cdf(0.1, 0.5, 0.8926585878364057)
```
- Résultat de la requête et de l'analyse : la valeur de _col0 est 0.699999999279748.

Fonction inverse_binomial_cdf

Calcule la fonction de répartition inverse de la distribution binomiale.

Syntaxe
```
inverse_binomial_cdf(x, y, p)
```

Paramètres

Paramètre

Description

Le nombre d'essais, un entier positif.

La probabilité de succès pour chaque essai, un double compris dans l'intervalle [0, 1].

La probabilité cible, un double compris dans l'intervalle [0, 1].

Type de valeur renvoyée

Renvoie un entier.
Exemples
- Instruction de requête
```
* | select inverse_binomial_cdf(10, 0.1, 0.7360989291000001)   
```
- Le résultat de la requête et de l'analyse est 1.

Fonction inverse_cauchy_cdf

Calcule la fonction de répartition inverse de la distribution de Cauchy.

Syntaxe
```
inverse_cauchy_cdf(x, y, p)
```

Paramètres

Paramètre

Description

Le paramètre de position, un double qui spécifie le pic de la distribution.

Le paramètre d'échelle, un double supérieur à 0.

La probabilité d'entrée, un double compris dans l'intervalle [0, 1].

Type de valeur renvoyée

Renvoie une valeur double.
Exemples
- Instruction de requête
```
* | select inverse_cauchy_cdf(-10, 5, 0.3788810584091566)  
```
- Résultats de la requête et de l'analyse : la valeur de la colonne _col0 est -12.0.

Fonction inverse_chi_squared_cdf

Calcule la fonction de répartition inverse de la distribution du chi-carré.

Syntaxe
```
inverse_chi_squared_cdf(k, p)
```

Paramètres

Paramètre

Description

Le degré de liberté pour la distribution du chi-carré. Doit être un double positif.

La probabilité utilisée pour calculer la valeur inverse. Doit être un double compris dans l'intervalle [0, 1].

Type de valeur renvoyée

Renvoie une valeur double.
Exemples
- Instruction de requête
```
* | select inverse_chi_squared_cdf(3, 0.9814338645369567) 
```
- Le résultat de la requête et de l'analyse est 9.999999999835746.

Fonction inverse_laplace_cdf

Renvoie la fonction de répartition inverse de la distribution de Laplace.

Syntaxe
```
inverse_laplace_cdf(μ, b, p)
```

Paramètres

Paramètre

Description

Le paramètre de position pour la distribution de Laplace. Doit être un double.

Le paramètre d'échelle pour la distribution de Laplace. Doit être un double positif.

La probabilité cumulée. Doit être un double compris dans l'intervalle [0, 1].

Type de valeur renvoyée

Renvoie un double.
Exemples
- Instruction de requête
```
* | select inverse_laplace_cdf(11, 0.5, 0.18393972058572118)
```
- Résultats de la requête et de l'analyse : la colonne _col0 affiche la valeur renvoyée 10.5.

Fonction inverse_normal_cdf

Calcule la fonction de répartition inverse (CDF inverse) de la loi normale.

Syntaxe
```
inverse_normal_cdf(x, y, p)
```

Paramètres

Parameter

Description

La moyenne de la loi normale. La valeur doit être de type double.

L'écart type de la loi normale. La valeur doit être un nombre double positif.

La probabilité cumulée. La valeur doit être un nombre double compris dans l'intervalle (0, 1).

Type de valeur renvoyée

Renvoie une valeur de type double.

Exemples

Instruction de requête

* | select inverse_normal_cdf(85, 10, 0.06680720126885803)

Résultat de la requête : 70.0.

Fonction inverse_poisson_cdf

Calcule la fonction de répartition inverse (CDF inverse) de la loi de Poisson.

Syntaxe
```
inverse_poisson_cdf(λ, p)
```

Paramètres

Parameter

Description

Le taux moyen d'occurrence d'un événement aléatoire.

La probabilité cumulée, représentée par un nombre double compris dans l'intervalle [0, 1].

Type de valeur renvoyée

Un entier.
Exemples
- Instruction de requête
```
* | select inverse_poisson_cdf(0.1, 0.9953211598395556)    
```
- Le résultat de la requête et de l'analyse est 1.

Fonction inverse_weibull_cdf

Calcule la fonction de répartition inverse (CDF inverse) de la loi de Weibull.

Syntaxe
```
inverse_weibull_cdf(x, y, p)
```

Paramètres

Parameter

Description

Le paramètre d'échelle de la loi de Weibull. La valeur doit être de type double et supérieure à 0.

Le paramètre de forme de la loi de Weibull. La valeur doit être de type double et supérieure à 0.

La probabilité d'entrée. La valeur doit être de type double et comprise dans l'intervalle [0, 1].

Type de valeur renvoyée

Une valeur de type double.
Exemples
- Instruction de requête
```
* | select inverse_weibull_cdf(1, 5, 0.3296799539643607) 
```
- Le résultat de la requête et de l'analyse est 1.9999999999999998.

Fonction laplace_cdf

Calcule la fonction de répartition (CDF) de la loi de Laplace.

Syntaxe
```
laplace_cdf(μ, b, v)
```

Paramètres

Parameter

Description

Le paramètre de position de la loi de Laplace. Doit être un nombre double.

Le paramètre d'échelle de la loi de Laplace. Doit être un nombre double positif.

La valeur à laquelle évaluer la fonction de répartition. Doit être un nombre double.

Type de valeur renvoyée

Une valeur de type double.
Exemples
- Instruction de requête
```
* | select laplace_cdf(11, 0.5, 10.5) 
```
- Le résultat de la requête et de l'analyse est 0.18393972058572118.

Fonction normal_cdf

Calcule la fonction de répartition (CDF) de la loi normale.

Syntaxe
```
normal_cdf(x, y, v)
```

Paramètres

Parameter

Description

La moyenne de la loi normale, sous forme de nombre double.

L'écart type de la loi normale, sous forme de nombre double positif.

La valeur à laquelle évaluer la fonction, sous forme de nombre double.

Type de valeur renvoyée

Renvoie une valeur de type double.
Exemples
- Instruction de requête
```
* | select normal_cdf(85, 10, 70) 
```
- Le résultat de la requête et de l'analyse est 0.06680720126885803.

Fonction poisson_cdf

Calcule la fonction de répartition (CDF) de la loi de Poisson.

Syntaxe
```
poisson_cdf(λ, v)
```

Paramètres

Parameter

Description

Le taux moyen d'événements.

La valeur à évaluer. Doit être un entier supérieur ou égal à 0.

Type de valeur renvoyée

Une valeur de type double.
Exemples
- Instruction de requête
```
* | select poisson_cdf(0.1, 1) 
```
- Résultat de la requête : 0.99532115983955556.

Fonction weibull_cdf

Calcule la fonction de répartition (CDF) de la loi de Weibull.

Syntaxe
```
weibull_cdf(x, y, v)
```

Paramètres

Parameter

Description

Le paramètre d'échelle. Cette valeur doit être un nombre double supérieur à 0.

Le paramètre de forme. Cette valeur doit être un nombre double supérieur à 0.

La valeur d'entrée de la fonction. Cette valeur doit être un nombre double.

Type de valeur renvoyée

Renvoie une valeur de type double.
Exemples
- Instruction de requête
```
* | select weibull_cdf(1, 5, 2) 
```
- Le résultat est 0.3296799539643607.