Fungsi matematika dan statistik SLS: sintaksis dan contoh - Simple Log Service

Sintaksis dan contoh fungsi matematika serta statistik dalam Simple Log Service.

SLS mendukung fungsi matematika dan statistik berikut.

Penting

Jika Anda ingin menggunakan string dalam pernyataan analitik, Anda harus membungkus string tersebut dengan tanda kutip tunggal (''). String yang tidak dibungkus atau string yang dibungkus dengan tanda kutip ganda ("") menunjukkan nama field atau nama kolom. Misalnya, 'status' menunjukkan string status, sedangkan status atau "status" menunjukkan field log status.

Kategori	Fungsi	Sintaksis	Deskripsi	SQL	SPL
Fungsi korelasi	fungsi corr	corr(x, y)	Mengembalikan koefisien korelasi antara x dan y. Nilai yang dikembalikan berada dalam rentang [-1, 1].	√	×
Fungsi varians dan deviasi standar	fungsi covar_pop	covar_pop(x, y)	Mengembalikan kovarians populasi dari x dan y.	√	×
	fungsi covar_samp	covar_samp(x, y)	Mengembalikan kovarians sampel dari x dan y.	√	×
	fungsi stddev	stddev(x)	Mengembalikan deviasi standar sampel dari x. Fungsi ini merupakan alias untuk fungsi `stddev_samp`.	√	×
	fungsi stddev_samp	stddev_samp(x)	Mengembalikan deviasi standar sampel dari x.	√	×
	fungsi stddev_pop	stddev_pop(x)	Mengembalikan simpangan baku populasi dari x.	√	×
	fungsi variance	variance(x)	Mengembalikan varians sampel dari x. Alias untuk fungsi `var_samp`.	√	×
	fungsi var_samp	var_samp(x)	Mengembalikan varians sampel dari x.	√	×
	fungsi var_pop	var_pop(x)	Mengembalikan varians populasi dari x.	√	×
Fungsi regresi linear	fungsi regr_intercept	regr_intercept(y, x)	Mencocokkan persamaan linear ke titik input `(x,y)`, lalu menghitung intersep-y dari garis tersebut.	√	×
Fungsi regresi linear	fungsi regr_slope	regr_slope(y, x)	Mencocokkan persamaan linear ke titik input `(x,y)`, lalu menghitung kemiringan garis tersebut.	√	×
Fungsi distribusi kumulatif (CDF)	fungsi beta_cdf	beta_cdf(α, β, v)	Menghitung fungsi distribusi kumulatif (CDF) distribusi beta, P(N <= v; α, β), di mana α dan β adalah parameter bentuk.	√	×
	fungsi binomial_cdf	binomial_cdf(x, y, v)	Menghitung fungsi distribusi kumulatif (CDF) distribusi binomial, P(N <= v), di mana x adalah jumlah percobaan dan y adalah probabilitas keberhasilan setiap percobaan.	√	×
	fungsi cauchy_cdf	cauchy_cdf(x, y, v)	Menghitung fungsi distribusi kumulatif (CDF) distribusi Cauchy, P(N <= v; x, y), di mana x adalah parameter lokasi (posisi puncak) dan y adalah parameter skala.	√	×
	fungsi chi_squared_cdf	chi_squared_cdf(k, v)	Menghitung fungsi distribusi kumulatif (CDF) distribusi chi-square, P(N <= v; k), di mana k adalah derajat kebebasan.	√	×
	fungsi inverse_beta_cdf	inverse_beta_cdf(α, β, p)	Untuk probabilitas p tertentu, menghitung nilai v sehingga P(N <= v; α, β) = p.	√	×
	fungsi inverse_binomial_cdf	inverse_binomial_cdf(x, y, p)	Untuk probabilitas p tertentu, menghitung nilai v sehingga P(N <= v) = p.	√	×
	fungsi inverse_cauchy_cdf	inverse_cauchy_cdf(x, y, p)	Untuk probabilitas p tertentu, menghitung nilai v sehingga P(N <= v; x, y) = p.	√	×
	fungsi inverse_chi_squared_cdf	inverse_chi_squared_cdf(k, p)	Untuk probabilitas p tertentu, menghitung nilai v sehingga P(N <= v; k) = p.	√	×
	fungsi inverse_laplace_cdf	inverse_laplace_cdf(μ, b, p)	Untuk probabilitas p tertentu, menghitung nilai v sehingga P(N <= v; μ, b) = p.	√	×
	fungsi inverse_normal_cdf	inverse_normal_cdf(x, y, p)	Untuk probabilitas p tertentu, menghitung nilai v sehingga P(N <= v; x, y) = p.	√	×
	fungsi inverse_poisson_cdf	inverse_poisson_cdf(x, y, p)	Untuk probabilitas p tertentu, menghitung nilai v sehingga P(N <= v; λ) = p.	√	×
	fungsi inverse_weibull_cdf	inverse_weibull_cdf(x, y, p)	Untuk probabilitas p tertentu, menghitung nilai v sehingga P(N <= v; x, y) = p.	√	×
	fungsi laplace_cdf	laplace_cdf(μ, b, v)	Menghitung fungsi distribusi kumulatif (CDF) distribusi Laplace, P(N <= v; μ, b), di mana μ adalah parameter lokasi dan b adalah parameter skala.	√	×
	fungsi normal_cdf	normal_cdf(x, y, v)	Menghitung fungsi distribusi kumulatif (CDF) distribusi normal, P(N <= v; x, y), di mana x adalah nilai rata-rata dan y adalah deviasi standar.	√	×
	fungsi poisson_cdf	poisson_cdf(λ, v)	Menghitung fungsi distribusi kumulatif (CDF) distribusi Poisson, P(N <= v; λ), di mana λ adalah laju rata-rata event.	√	×
	fungsi weibull_cdf	weibull_cdf(x, y, v)	Menghitung fungsi distribusi kumulatif (CDF) distribusi Weibull, P(N <= v; x, y), di mana x adalah parameter skala dan y adalah parameter bentuk.	√	×

fungsi corr

Mengembalikan koefisien korelasi antara x dan y. Nilai yang lebih tinggi menunjukkan korelasi yang lebih kuat.

Sintaksis
```
corr(x, y)
```
Parameter

Parameter

Deskripsi

x

Nilai double.

y

Nilai double.
Jenis nilai kembalian

Nilai double dalam rentang [0, 1].
Contoh

Menghitung koefisien korelasi antara field request_length dan request_time.
- Pernyataan kueri
```
* | SELECT corr(request_length,request_time)
```
- Koefisien korelasi antara request_length dan request_time adalah 0.0008096234574114261.

fungsi covar_pop

Menghitung kovarians populasi dari x dan y.

Sintaksis
```
covar_pop(x, y)
```
Parameter

Parameter

Deskripsi

x

Nilai double.

y

Nilai double.
Jenis nilai kembalian

Nilai double.
Contoh

Menghitung kovarians populasi laba sebelum pajak dan omzet sebelum pajak per menit.
- Pernyataan kueri
```
*|
SELECT
  covar_pop(PretaxGrossAmount, PretaxAmount) AS "population covariance",
  time_series(__time__, '1m', '%H:%i:%s', '0') AS time
GROUP BY
  time
```
- Kueri mengembalikan dua baris. Nilai population covariance adalah 4.402252063414699 dan 2.2477524300733857, sedangkan nilai time masing-masing adalah 04:24:00 dan 04:47:00.

fungsi covar_samp

Menghitung kovarians sampel dari x dan y.

Sintaksis
```
covar_samp(x, y)
```
Parameter

Parameter

Deskripsi

x

Nilai double.

y

Nilai double.
Jenis nilai kembalian

Nilai double.
Contoh

Menghitung kovarians sampel laba sebelum pajak dan omzet sebelum pajak per menit.
- Pernyataan kueri
```
*|
SELECT
  covar_samp(PretaxGrossAmount, PretaxAmount) AS "Sample covariance",
  time_series(__time__, '1m', '%H:%i:%s', '0') AS time
GROUP BY
  time
```
- Kueri mengembalikan dua baris. Sample covariance adalah 2.2910940581194376 ketika time adalah 15:50:00, dan 4.721554417070316 ketika time adalah 15:49:00.

fungsi stddev

Mengembalikan deviasi standar sampel dari x. Alias untuk fungsi stddev_samp.

Sintaksis
```
stddev(x)
```
Parameter

Parameter

Deskripsi

x

Nilai double atau bigint.
Jenis nilai kembalian

Mengembalikan nilai double.

Contoh

Menghitung deviasi standar sampel dan populasi pendapatan sebelum pajak serta menampilkan hasilnya dalam grafik garis.

Pernyataan kueri

* |
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

Hasil kueri dan analisis

fungsi stddev_samp

Menghitung deviasi standar sampel dari x.

Sintaksis
```
stddev_samp(x)
```
Parameter

Parameter

Deskripsi

x

Nilai double atau bigint.
Jenis nilai kembalian

Nilai double.

Contoh

Menghitung deviasi standar sampel dan populasi pendapatan sebelum pajak serta menampilkan hasilnya sebagai grafik garis.

Pernyataan kueri

* |
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

Hasil kueri dan analisis

fungsi stddev_pop

Menghitung simpangan baku populasi dari x.

Sintaksis
```
stddev_pop(x)
```
Parameter

Parameter

Deskripsi

x

Nilai double atau bigint.
Jenis nilai kembalian

Nilai double.

Contoh

Menghitung deviasi standar sampel dan populasi pendapatan sebelum pajak serta menampilkan hasilnya sebagai grafik garis.

Pernyataan kueri

* |
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

Hasil kueri

fungsi variance

Mengembalikan varians sampel dari x. Fungsi ini merupakan alias untuk fungsi var_samp.

Sintaksis
```
variance(x)
```
Parameter

Parameter

Deskripsi

x

Nilai double atau bigint.
Jenis nilai kembalian

Nilai double.

Contoh

Menghitung varians sampel dan populasi pendapatan sebelum pajak serta menampilkan hasilnya sebagai grafik garis.

Pernyataan kueri

* |
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

Hasil kueri dan analisis

fungsi var_samp

Menghitung varians sampel dari x.

Sintaksis
```
var_samp(x)
```
Parameter

Parameter

Deskripsi

x

Nilai double atau bigint.
Jenis nilai kembalian

Mengembalikan nilai double.

Contoh

Menghitung varians sampel dan populasi pendapatan sebelum pajak serta menampilkan hasilnya dalam grafik garis.

Pernyataan kueri dan analisis

* |
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

Hasil kueri dan analisis

fungsi var_pop

Mengembalikan varians populasi dari x.

Sintaksis
```
var_pop(x)
```
Parameter

Parameter

Deskripsi

x

Nilai double atau bigint.
Jenis nilai kembalian

Nilai double.

Contoh

Menghitung varians sampel dan populasi pendapatan sebelum pajak serta menampilkan hasilnya dalam grafik garis.

Pernyataan kueri

* |
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

Hasil kueri dan analisis

fungsi regr_intercept

Mencocokkan persamaan linear ke sekumpulan pasangan input (x,y) dan mengembalikan intersep-y dari garis regresi yang dihasilkan. y adalah nilai dependen, dan x adalah nilai independen.

Sintaksis
```
regr_intercept(y, x)
```
Parameter

Parameter

Deskripsi

y

Nilai double.

x

Nilai double.
Jenis nilai kembalian

Mengembalikan nilai double.
Contoh

Menghitung intersep-y dari garis regresi berdasarkan field request_time dan request_length.
- Pernyataan kueri
```
* | SELECT regr_intercept(request_length,request_time)
```
- Hasil kueri: Nilai pada kolom _col0 adalah 4128.22910642988.

fungsi regr_slope

Mencocokkan persamaan linear ke pasangan input (x,y) dan mengembalikan kemiringan garis regresi. y adalah nilai dependen, dan x adalah nilai independen.

Sintaksis
```
regr_slope(y, x)
```
Parameter

Parameter

Deskripsi

y

Nilai dependen. Double.

x

Nilai independen. Double.
Jenis nilai kembalian

Mengembalikan nilai double.
Contoh

Menghitung kemiringan garis regresi berdasarkan field request_time dan request_length.
- Pernyataan kueri
```
* | SELECT regr_slope(request_length,request_time)
```
- Hasil kueri adalah 1.9022724330993215.

fungsi beta_cdf

Menghitung CDF distribusi beta.

Sintaksis
```
beta_cdf(α, β, v)
```

Parameter

Parameter	Deskripsi
α	Parameter dari `beta distribution`. Nilainya harus berupa `double` dan lebih besar dari 0.
β	Parameter dari `beta distribution`. Nilainya harus berupa `double` dan lebih besar dari 0.
v	Nilai tempat mengevaluasi `cumulative distribution function`. Nilainya harus berupa `double` dalam rentang [0, 1].

Jenis nilai kembalian

double
Contoh
- Pernyataan kueri
```
* | SELECT beta_cdf(0.1, 0.5, 0.7) 
```
- Hasil kueri dan analisis: 0.8926585878364057

fungsi binomial_cdf

Menghitung fungsi distribusi kumulatif distribusi binomial.

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

Parameter

Parameter	Deskripsi
x	Jumlah percobaan. Harus berupa bilangan bulat positif.
y	Probabilitas keberhasilan setiap percobaan. Harus berupa double dalam rentang [0, 1].
v	Jumlah keberhasilan. Harus berupa bilangan bulat.

Jenis nilai kembalian

Mengembalikan double.
Contoh
- Pernyataan kueri
```
* | select binomial_cdf(10, 0.1, 1)
```
- Kueri mengembalikan 0.7360989291000001.

fungsi cauchy_cdf

Menghitung CDF distribusi Cauchy.

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

Parameter

Parameter	Deskripsi
x	Parameter lokasi, nilai double yang menentukan puncak distribusi.
y	Parameter skala, yang harus berupa nilai double lebih besar dari 0.
v	Nilai double tempat mengevaluasi fungsi distribusi kumulatif.

Jenis nilai kembalian

Mengembalikan nilai double.
Contoh
- Pernyataan kueri
```
* | select cauchy_cdf(-10, 5, -12) 
```
- Kueri mengembalikan 0.3788810584091566.

fungsi chi_squared_cdf

Menghitung CDF distribusi chi-square.

Sintaksis
```
chi_squared_cdf(k, v)
```

Parameter

Parameter	Deskripsi
k	Derajat kebebasan untuk distribusi chi-square. Harus berupa nilai double lebih besar dari 0.
v	Nilai tempat mengevaluasi fungsi distribusi kumulatif. Harus berupa nilai double lebih besar dari atau sama dengan 0.

Jenis nilai kembalian

Nilai double.
Contoh
- Pernyataan kueri
```
* | select chi_squared_cdf(3, 10) 
```
- Hasil: 0.9814338645369567.

fungsi inverse_beta_cdf

Menghitung CDF invers distribusi beta.

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

Parameter

Parameter	Deskripsi
α	Parameter bentuk untuk distribusi beta. Nilainya harus berupa double dan lebih besar dari 0.
β	Parameter bentuk untuk distribusi beta. Nilainya harus berupa double dan lebih besar dari 0.
p	Probabilitas input untuk fungsi distribusi kumulatif invers. Nilainya harus berupa double dalam rentang [0, 1].

Jenis nilai kembalian

Mengembalikan nilai double.
Contoh
- Pernyataan kueri
```
* | select inverse_beta_cdf(0.1, 0.5, 0.8926585878364057)
```
- Hasil kueri dan analisis: Nilai _col0 adalah 0.699999999279748.

fungsi inverse_binomial_cdf

Menghitung CDF invers distribusi binomial.

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

Parameter

Parameter	Deskripsi
x	Jumlah percobaan, bilangan bulat positif.
y	Peluang keberhasilan setiap percobaan, berupa nilai double dalam rentang [0, 1].
p	Probabilitas target, double dalam rentang [0, 1].

Jenis nilai kembalian

Mengembalikan bilangan bulat.

Contoh

Pernyataan kueri

* | select inverse_binomial_cdf(10, 0.1, 0.7360989291000001)

Hasil kueri dan analisis adalah 1.

fungsi inverse_cauchy_cdf

Menghitung CDF invers distribusi Cauchy.

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

Parameter

Parameter	Deskripsi
x	Parameter lokasi, `double` yang menentukan puncak distribusi.
y	Parameter skala, `double` lebih besar dari 0.
p	Probabilitas input, `double` dalam rentang [0, 1].

Jenis nilai kembalian

Mengembalikan nilai double.
Contoh
- Pernyataan kueri
```
* | select inverse_cauchy_cdf(-10, 5, 0.3788810584091566)  
```
- Hasil kueri dan analisis: Nilai kolom _col0 adalah -12.0.

fungsi inverse_chi_squared_cdf

Menghitung CDF invers distribusi chi-square.

Sintaksis
```
inverse_chi_squared_cdf(k, p)
```

Parameter

Parameter	Deskripsi
k	Derajat kebebasan untuk distribusi chi-square. Harus berupa double positif.
p	Probabilitas yang digunakan untuk menghitung nilai invers. Harus berupa double dalam rentang [0, 1].

Jenis nilai kembalian

Mengembalikan nilai double.
Contoh
- Pernyataan kueri
```
* | select inverse_chi_squared_cdf(3, 0.9814338645369567) 
```
- Hasil kueri dan analisis adalah 9.999999999835746.

fungsi inverse_laplace_cdf

Mengembalikan CDF invers distribusi Laplace.

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

Parameter

Parameter	Deskripsi
μ	Parameter lokasi untuk distribusi Laplace. Harus berupa double.
b	Parameter skala untuk distribusi Laplace. Harus berupa double positif.
p	Probabilitas kumulatif. Harus berupa double dalam rentang [0, 1].

Jenis nilai kembalian

Mengembalikan double.
Contoh
- Pernyataan kueri
```
* | select inverse_laplace_cdf(11, 0.5, 0.18393972058572118)
```
- Hasil Kueri dan Analisis: Kolom _col0 menunjukkan nilai yang dikembalikan 10.5.

fungsi inverse_normal_cdf

Menghitung CDF invers distribusi normal.

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

Parameter

Parameter	Deskripsi
x	Rata-rata distribusi normal. Nilainya harus berupa double.
y	Deviasi standar distribusi normal. Nilainya harus berupa double positif.
p	Probabilitas kumulatif. Nilainya harus berupa double dalam rentang (0, 1).

Jenis nilai kembalian

Mengembalikan nilai double.

Contoh

Pernyataan kueri

* | select inverse_normal_cdf(85, 10, 0.06680720126885803)

Hasil kueri: 70.0.

fungsi inverse_poisson_cdf

Menghitung CDF invers distribusi Poisson.

Sintaksis
```
inverse_poisson_cdf(λ, p)
```
Parameter

Parameter

Deskripsi

λ

Laju rata-rata terjadinya event acak.

p

Probabilitas kumulatif, double dalam rentang [0, 1].
Jenis nilai kembalian

Bilangan bulat.

Contoh

Pernyataan kueri

* | select inverse_poisson_cdf(0.1, 0.9953211598395556)

Hasil kueri dan analisis adalah 1.

fungsi inverse_weibull_cdf

Menghitung CDF invers distribusi Weibull.

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

Parameter

Parameter	Deskripsi
x	Parameter skala distribusi Weibull. Nilainya harus bertipe double dan lebih besar dari 0.
y	Parameter bentuk distribusi Weibull. Nilainya harus bertipe double dan lebih besar dari 0.
p	Probabilitas input. Nilainya harus bertipe double dan dalam rentang [0, 1].

Jenis nilai kembalian

Nilai double.
Contoh
- Pernyataan kueri
```
* | select inverse_weibull_cdf(1, 5, 0.3296799539643607) 
```
- Hasil kueri dan analisis adalah 1.9999999999999998.

fungsi laplace_cdf

Menghitung CDF distribusi Laplace.

Sintaksis
```
laplace_cdf(μ, b, v)
```

Parameter

Parameter	Deskripsi
μ	Parameter lokasi distribusi Laplace. Harus berupa double.
b	Parameter skala distribusi Laplace. Harus berupa double positif.
v	Nilai tempat mengevaluasi fungsi distribusi kumulatif. Harus berupa double.

Jenis nilai kembalian

Nilai double.
Contoh
- Pernyataan kueri
```
* | select laplace_cdf(11, 0.5, 10.5) 
```
- Hasil kueri dan analisis adalah 0.18393972058572118.

fungsi normal_cdf

Menghitung CDF distribusi normal.

Sintaksis
```
normal_cdf(x, y, v)
```
Parameter

Parameter

Deskripsi

x

Rata-rata distribusi normal, double.

y

Deviasi standar distribusi normal, double positif.

v

Nilai tempat mengevaluasi fungsi, double.
Jenis nilai kembalian

Mengembalikan nilai double.
Contoh
- Pernyataan kueri
```
* | select normal_cdf(85, 10, 70) 
```
- Hasil kueri dan analisis adalah 0.06680720126885803.

fungsi poisson_cdf

Menghitung CDF distribusi Poisson.

Sintaksis
```
poisson_cdf(λ, v)
```
Parameter

Parameter

Deskripsi

λ

Laju rata-rata event.

v

Nilai yang dievaluasi. Harus berupa bilangan bulat lebih besar dari atau sama dengan 0.
Jenis nilai kembalian

Nilai double.
Contoh
- Pernyataan kueri
```
* | select poisson_cdf(0.1, 1) 
```
- Hasil kueri: 0.99532115983955556.

fungsi weibull_cdf

Menghitung CDF distribusi Weibull.

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

Parameter

Parameter	Deskripsi
x	Parameter skala. Nilai ini harus berupa double lebih besar dari 0.
y	Parameter bentuk. Nilai ini harus berupa double lebih besar dari 0.
v	Nilai input untuk fungsi. Nilai ini harus berupa double.

Jenis nilai kembalian

Mengembalikan nilai double.
Contoh
- Pernyataan kueri
```
* | select weibull_cdf(1, 5, 2) 
```
- Hasilnya adalah 0.3296799539643607.

Parameter	Deskripsi
y	Nilai dependen. Double.
x	Nilai independen. Double.

Parameter	Deskripsi
λ	Laju rata-rata terjadinya event acak.
p	Probabilitas kumulatif, double dalam rentang [0, 1].

Parameter	Deskripsi
x	Rata-rata distribusi normal, double.
y	Deviasi standar distribusi normal, double positif.
v	Nilai tempat mengevaluasi fungsi, double.

Parameter	Deskripsi
λ	Laju rata-rata event.
v	Nilai yang dievaluasi. Harus berupa bilangan bulat lebih besar dari atau sama dengan 0.

fungsi corr

Sintaksis

Parameter

Jenis nilai kembalian

Contoh

fungsi covar_pop

Sintaksis

Parameter

Jenis nilai kembalian

Contoh

fungsi covar_samp

Sintaksis

Parameter

Jenis nilai kembalian

Contoh

fungsi stddev

Sintaksis

Parameter

Jenis nilai kembalian

Contoh

fungsi stddev_samp

Sintaksis

Parameter

Jenis nilai kembalian

Contoh

fungsi stddev_pop

Sintaksis

Parameter

Jenis nilai kembalian

Contoh

fungsi variance

Sintaksis

Parameter

Jenis nilai kembalian

Contoh

fungsi var_samp

Sintaksis

Parameter

Jenis nilai kembalian

Contoh

fungsi var_pop

Sintaksis

Parameter

Jenis nilai kembalian

Contoh

fungsi regr_intercept

Sintaksis

Parameter

Jenis nilai kembalian

Contoh

fungsi regr_slope

Sintaksis

Parameter

Jenis nilai kembalian

Contoh

fungsi beta_cdf

Sintaksis

Parameter

Jenis nilai kembalian

Contoh

fungsi binomial_cdf

Sintaksis

Parameter

Jenis nilai kembalian

Contoh

fungsi cauchy_cdf

Sintaksis

Parameter

Jenis nilai kembalian

Contoh

fungsi chi_squared_cdf

Sintaksis

Parameter

Jenis nilai kembalian

Contoh

fungsi inverse_beta_cdf

Sintaksis

Parameter

Jenis nilai kembalian

Contoh