Funções matemáticas e estatísticas do SLS: sintaxe e exemplos - Simple Log Service: Central de Documentação do Alibaba Cloud

Sintaxe e exemplos das funções matemáticas e estatísticas no Simple Log Service.

O SLS oferece suporte às seguintes funções matemáticas e estatísticas.

Importante

Para usar strings em instruções analíticas, coloque-as entre aspas simples (''). Strings sem aspas ou entre aspas duplas ("") indicam nomes de campos ou colunas. Por exemplo, 'status' indica a string status, enquanto status ou "status" indica o campo de log status.

Categoria	Função	Sintaxe	Descrição	SQL	SPL
Funções de correlação	função corr	corr(x, y)	Retorna o coeficiente de correlação entre x e y. O valor retornado está no intervalo [-1, 1].	√	×
Funções de variância e desvio padrão	função covar_pop	covar_pop(x, y)	Retorna a covariância populacional de x e y.	√	×
	função covar_samp	covar_samp(x, y)	Retorna a covariância amostral de x e y.	√	×
	função stddev	stddev(x)	Retorna o desvio padrão amostral de x. Esta função é um alias para a função `stddev_samp`.	√	×
	função stddev_samp	stddev_samp(x)	Retorna o desvio padrão amostral de x.	√	×
	função stddev_pop	stddev_pop(x)	Retorna o desvio padrão populacional de x.	√	×
	função variance	variance(x)	Retorna a variância amostral de x. Alias para a função `var_samp`.	√	×
	função var_samp	var_samp(x)	Retorna a variância amostral de x.	√	×
	função var_pop	var_pop(x)	Retorna a variância populacional de x.	√	×
Funções de regressão linear	função regr_intercept	regr_intercept(y, x)	Ajusta uma equação linear aos pontos de entrada `(x,y)` e calcula a interseção y da reta.	√	×
Funções de regressão linear	função regr_slope	regr_slope(y, x)	Ajusta uma equação linear ao ponto de entrada `(x,y)` e calcula a inclinação da reta.	√	×
Funções de distribuição cumulativa (CDF)	função beta_cdf	beta_cdf(α, β, v)	Calcula a função de distribuição cumulativa (CDF) da distribuição beta, P(N <= v; α, β), onde α e β são os parâmetros de forma.	√	×
	função binomial_cdf	binomial_cdf(x, y, v)	Calcula a função de distribuição cumulativa (CDF) da distribuição binomial, P(N <= v), onde x é o número de tentativas e y é a probabilidade de sucesso em cada tentativa.	√	×
	função cauchy_cdf	cauchy_cdf(x, y, v)	Calcula a função de distribuição cumulativa (CDF) da distribuição de Cauchy, P(N <= v; x, y), onde x é o parâmetro de localização (posição do pico) e y é o parâmetro de escala.	√	×
	função chi_squared_cdf	chi_squared_cdf(k, v)	Calcula a função de distribuição cumulativa (CDF) da distribuição qui-quadrado, P(N <= v; k), onde k é o grau de liberdade.	√	×
	função inverse_beta_cdf	inverse_beta_cdf(α, β, p)	Para uma probabilidade p fornecida, calcula o valor v tal que P(N <= v; α, β) = p.	√	×
	função inverse_binomial_cdf	inverse_binomial_cdf(x, y, p)	Para uma probabilidade p fornecida, calcula o valor v tal que P(N <= v) = p.	√	×
	função inverse_cauchy_cdf	inverse_cauchy_cdf(x, y, p)	Para uma probabilidade p fornecida, calcula o valor v tal que P(N <= v; x, y) = p.	√	×
	função inverse_chi_squared_cdf	inverse_chi_squared_cdf(k, p)	Para uma probabilidade p fornecida, calcula o valor v tal que P(N <= v; k) = p.	√	×
	função inverse_laplace_cdf	inverse_laplace_cdf(μ, b, p)	Para uma probabilidade p fornecida, calcula o valor v tal que P(N <= v; μ, b) = p.	√	×
	função inverse_normal_cdf	inverse_normal_cdf(x, y, p)	Para uma probabilidade p fornecida, calcula o valor v tal que P(N <= v; x, y) = p.	√	×
	função inverse_poisson_cdf	inverse_poisson_cdf(x, y, p)	Para uma probabilidade p fornecida, calcula o valor v tal que P(N <= v; λ) = p.	√	×
	função inverse_weibull_cdf	inverse_weibull_cdf(x, y, p)	Para uma probabilidade p fornecida, calcula o valor v tal que P(N <= v; x, y) = p.	√	×
	função laplace_cdf	laplace_cdf(μ, b, v)	Calcula a função de distribuição cumulativa (CDF) da distribuição de Laplace, P(N <= v; μ, b), onde μ é o parâmetro de localização e b é o parâmetro de escala.	√	×
	função normal_cdf	normal_cdf(x, y, v)	Calcula a função de distribuição cumulativa (CDF) da distribuição normal, P(N <= v; x, y), onde x é a média e y é o desvio padrão.	√	×
	função poisson_cdf	poisson_cdf(λ, v)	Calcula a função de distribuição cumulativa (CDF) da distribuição de Poisson, P(N <= v; λ), onde λ é a taxa média de eventos.	√	×
	função weibull_cdf	weibull_cdf(x, y, v)	Calcula a função de distribuição cumulativa (CDF) da distribuição de Weibull, P(N <= v; x, y), onde x é o parâmetro de escala e y é o parâmetro de forma.	√	×

função corr

Retorna o coeficiente de correlação entre x e y. Valores mais altos indicam correlação mais forte.

Sintaxe
```
corr(x, y)
```

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
x	Um valor double.
y	Um valor double.

Tipo de valor retornado

Um valor double no intervalo [0, 1].
Exemplos

Calcule o coeficiente de correlação entre os campos request_length e request_time.
- Instrução de consulta
```
* | SELECT corr(request_length,request_time)
```
- O coeficiente de correlação entre request_length e request_time é 0.0008096234574114261.

função covar_pop

Calcula a covariância populacional de x e y.

Sintaxe
```
covar_pop(x, y)
```

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
x	Um valor double.
y	Um valor double.

Tipo de valor retornado

Um valor double.
Exemplos

Calcule a covariância populacional do lucro antes de impostos e do volume de negócios antes de impostos por minuto.
- Instrução de consulta
```
*|
SELECT
  covar_pop(PretaxGrossAmount, PretaxAmount) AS "population covariance",
  time_series(__time__, '1m', '%H:%i:%s', '0') AS time
GROUP BY
  time
```
- A consulta retorna duas linhas. Os valores de population covariance são 4.402252063414699 e 2.2477524300733857, e os valores de time são 04:24:00 e 04:47:00, respectivamente.

função covar_samp

Calcula a covariância amostral de x e y.

Sintaxe
```
covar_samp(x, y)
```

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
x	Um valor double.
y	Um valor double.

Tipo de valor retornado

Um valor double.
Exemplos

Calcule a covariância amostral do lucro antes de impostos e do volume de negócios antes de impostos por minuto.
- Instrução de consulta
```
*|
SELECT
  covar_samp(PretaxGrossAmount, PretaxAmount) AS "Sample covariance",
  time_series(__time__, '1m', '%H:%i:%s', '0') AS time
GROUP BY
  time
```
- A consulta retorna duas linhas. A Sample covariance é 2.2910940581194376 quando time é 15:50:00 e 4.721554417070316 quando time é 15:49:00.

função stddev

Retorna o desvio padrão amostral de x. Alias para a função stddev_samp.

Sintaxe
```
stddev(x)
```

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
x	Um valor double ou bigint.

Tipo de valor retornado

Um valor double.

Exemplos

Calcule os desvios padrão amostral e populacional da renda antes de impostos e exiba os resultados em um gráfico de linhas.

Instrução de consulta

* |
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

Resultados da consulta e análise

função stddev_samp

Calcula o desvio padrão amostral de x.

Sintaxe
```
stddev_samp(x)
```

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
x	Um valor double ou bigint.

Tipo de valor retornado

Um valor double.

Exemplos

Calcule os desvios padrão amostral e populacional da renda antes de impostos e exiba os resultados em um gráfico de linhas.

Instrução de consulta

* |
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

Resultados da consulta e análise

função stddev_pop

Calcula o desvio padrão populacional de x.

Sintaxe
```
stddev_pop(x)
```

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
x	Um valor double ou bigint.

Tipo de valor retornado

Um valor double.

Exemplos

Calcule os desvios padrão amostral e populacional da renda antes de impostos e exiba os resultados em um gráfico de linhas.

Instrução de consulta

* |
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

Resultados da consulta

função variance

Retorna a variância amostral de x. Esta função é um alias para a função var_samp.

Sintaxe
```
variance(x)
```

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
x	Um valor double ou bigint.

Tipo de valor retornado

Um valor double.

Exemplos

Calcule a variância amostral e populacional da renda antes de impostos e exiba os resultados em um gráfico de linhas.

Instrução de consulta

* |
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

Resultados da consulta e análise

função var_samp

Calcula a variância amostral de x.

Sintaxe
```
var_samp(x)
```

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
x	Um valor double ou bigint.

Tipo de valor retornado

Um valor double.
Exemplos

Calcule a variância amostral e populacional da renda antes de impostos e exiba os resultados em um gráfico de linhas.
- Instrução de consulta e análise
```
* |
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
```
- Resultados da consulta e análise

função var_pop

Retorna a variância populacional de x.

Sintaxe
```
var_pop(x)
```

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
x	Um valor double ou bigint.

Tipo de valor retornado

Um valor double.

Exemplos

Calcule a variância amostral e populacional da renda antes de impostos e exiba os resultados em um gráfico de linhas.

Instrução de consulta

* |
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

Resultados da consulta e análise

função regr_intercept

Ajusta uma equação linear a um conjunto de pares (x,y) de entrada e retorna a interseção y da linha de regressão resultante. y é o valor dependente e x é o valor independente.

Sintaxe
```
regr_intercept(y, x)
```

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
y	Um valor double.
x	Um valor double.

Tipo de valor retornado

Um valor double.
Exemplos

Calcule a interseção y da linha de regressão a partir dos campos request_time e request_length.
- Instrução de consulta
```
* | SELECT regr_intercept(request_length,request_time)
```
- Resultados da consulta: O valor na coluna _col0 é 4128.22910642988.

função regr_slope

Ajusta uma equação linear aos pares (x,y) de entrada e retorna a inclinação da linha de regressão. y é o valor dependente e x é o valor independente.

Sintaxe
```
regr_slope(y, x)
```

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
y	O valor dependente. Um double.
x	O valor independente. Um double.

Tipo de valor retornado

Um valor double.
Exemplos

Calcule a inclinação da linha de regressão a partir dos campos request_time e request_length.
- Instrução de consulta
```
* | SELECT regr_slope(request_length,request_time)
```
- O resultado da consulta é 1.9022724330993215.

função beta_cdf

Calcula a CDF da distribuição beta.

Sintaxe
```
beta_cdf(α, β, v)
```

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
α	Um parâmetro da `beta distribution`. O valor deve ser um `double` maior que 0.
β	Um parâmetro da `beta distribution`. O valor deve ser um `double` maior que 0.
v	O valor no qual avaliar a `cumulative distribution function`. O valor deve ser um `double` no intervalo [0, 1].

Tipo de valor retornado

double
Exemplos
- Instrução de consulta
```
* | SELECT beta_cdf(0.1, 0.5, 0.7) 
```
- Resultados da consulta e análise: 0.8926585878364057

função binomial_cdf

Calcula a função de distribuição cumulativa da distribuição binomial.

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

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
x	O número de tentativas. Deve ser um inteiro positivo.
y	A probabilidade de sucesso em cada tentativa. Deve ser um double no intervalo [0, 1].
v	O número de sucessos. Deve ser um inteiro.

Tipo de valor retornado

Um double.
Exemplos
- Instrução de consulta
```
* | select binomial_cdf(10, 0.1, 1)
```
- A consulta retorna 0.7360989291000001.

função cauchy_cdf

Calcula a CDF da distribuição de Cauchy.

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

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
x	O parâmetro de localização, um valor double que define o pico da distribuição.
y	O parâmetro de escala, que deve ser um valor double maior que 0.
v	Um valor double no qual avaliar a função de distribuição cumulativa.

Tipo de valor retornado

Um valor double.
Exemplos
- Instrução de consulta
```
* | select cauchy_cdf(-10, 5, -12) 
```
- A consulta retorna 0.3788810584091566.

função chi_squared_cdf

Calcula a CDF da distribuição qui-quadrado.

Sintaxe
```
chi_squared_cdf(k, v)
```

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
k	Os graus de liberdade para a distribuição qui-quadrado. Deve ser um valor double maior que 0.
v	O valor no qual avaliar a função de distribuição cumulativa. Deve ser um valor double maior ou igual a 0.

Tipo de valor retornado

Um valor double.
Exemplos
- Instrução de consulta
```
* | select chi_squared_cdf(3, 10) 
```
- Resultado: 0.9814338645369567.

função inverse_beta_cdf

Calcula a CDF inversa da distribuição beta.

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

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
α	Um parâmetro de forma para a distribuição beta. O valor deve ser um double maior que 0.
β	Um parâmetro de forma para a distribuição beta. O valor deve ser um double maior que 0.
p	A probabilidade de entrada para a função de distribuição cumulativa inversa. O valor deve ser um double no intervalo [0, 1].

Tipo de valor retornado

Um valor double.
Exemplos
- Instrução de consulta
```
* | select inverse_beta_cdf(0.1, 0.5, 0.8926585878364057)
```
- Resultado da consulta e análise: O valor de _col0 é 0.699999999279748.

função inverse_binomial_cdf

Calcula a CDF inversa da distribuição binomial.

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

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
x	O número de tentativas, um inteiro positivo.
y	A probabilidade de sucesso em cada tentativa, um double no intervalo [0, 1].
p	A probabilidade alvo, um double no intervalo [0, 1].

Tipo de valor retornado

Um inteiro.
Exemplos
- Instrução de consulta
```
* | select inverse_binomial_cdf(10, 0.1, 0.7360989291000001)   
```
- O resultado da consulta e análise é 1.

função inverse_cauchy_cdf

Calcula a CDF inversa da distribuição de Cauchy.

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

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
x	O parâmetro de localização, um `double` que especifica o pico da distribuição.
y	O parâmetro de escala, um `double` maior que 0.
p	A probabilidade de entrada, um `double` no intervalo [0, 1].

Tipo de valor retornado

Um valor double.
Exemplos
- Instrução de consulta
```
* | select inverse_cauchy_cdf(-10, 5, 0.3788810584091566)  
```
- Resultados da consulta e análise: O valor da coluna _col0 é -12.0.

função inverse_chi_squared_cdf

Calcula a CDF inversa da distribuição qui-quadrado.

Sintaxe
```
inverse_chi_squared_cdf(k, p)
```

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
k	O grau de liberdade para a distribuição qui-quadrado. Deve ser um double positivo.
p	A probabilidade usada para calcular o valor inverso. Deve ser um double no intervalo [0, 1].

Tipo de valor retornado

Um valor double.
Exemplos
- Instrução de consulta
```
* | select inverse_chi_squared_cdf(3, 0.9814338645369567) 
```
- O resultado da consulta e análise é 9.999999999835746.

função inverse_laplace_cdf

Retorna a CDF inversa da distribuição de Laplace.

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

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
μ	O parâmetro de localização para a distribuição de Laplace. Deve ser um double.
b	O parâmetro de escala para a distribuição de Laplace. Deve ser um double positivo.
p	A probabilidade cumulativa. Deve ser um double no intervalo [0, 1].

Tipo de valor retornado

Um double.
Exemplos
- Instrução de consulta
```
* | select inverse_laplace_cdf(11, 0.5, 0.18393972058572118)
```
- Resultados da consulta e análise: A coluna _col0 mostra o valor retornado 10.5.

função inverse_normal_cdf

Calcula a CDF inversa da distribuição normal.

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

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
x	A média da distribuição normal. O valor deve ser um double.
y	O desvio padrão da distribuição normal. O valor deve ser um double positivo.
p	A probabilidade cumulativa. O valor deve ser um double no intervalo (0, 1).

Tipo de valor retornado

Um valor double.

Exemplos

Instrução de consulta

* | select inverse_normal_cdf(85, 10, 0.06680720126885803)

Resultado da consulta: 70.0.

função inverse_poisson_cdf

Calcula a CDF inversa da distribuição de Poisson.

Sintaxe
```
inverse_poisson_cdf(λ, p)
```

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
λ	A taxa média na qual um evento aleatório ocorre.
p	A probabilidade cumulativa, um double no intervalo [0, 1].

Tipo de valor retornado

Um inteiro.
Exemplos
- Instrução de consulta
```
* | select inverse_poisson_cdf(0.1, 0.9953211598395556)    
```
- O resultado da consulta e análise é 1.

função inverse_weibull_cdf

Calcula a CDF inversa da distribuição de Weibull.

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

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
x	O parâmetro de escala da distribuição de Weibull. O valor deve ser do tipo double e maior que 0.
y	O parâmetro de forma da distribuição de Weibull. O valor deve ser do tipo double e maior que 0.
p	A probabilidade de entrada. O valor deve ser do tipo double e estar no intervalo [0, 1].

Tipo de valor retornado

Um valor double.
Exemplos
- Instrução de consulta
```
* | select inverse_weibull_cdf(1, 5, 0.3296799539643607) 
```
- O resultado da consulta e análise é 1.9999999999999998.

função laplace_cdf

Calcula a CDF da distribuição de Laplace.

Sintaxe
```
laplace_cdf(μ, b, v)
```

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
μ	O parâmetro de localização da distribuição de Laplace. Deve ser um double.
b	O parâmetro de escala da distribuição de Laplace. Deve ser um double positivo.
v	O valor no qual avaliar a função de distribuição cumulativa. Deve ser um double.

Tipo de valor retornado

Um valor double.
Exemplos
- Instrução de consulta
```
* | select laplace_cdf(11, 0.5, 10.5) 
```
- O resultado da consulta e análise é 0.18393972058572118.

função normal_cdf

Calcula a CDF da distribuição normal.

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

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
x	A média da distribuição normal, um double.
y	O desvio padrão da distribuição normal, um double positivo.
v	O valor no qual avaliar a função, um double.

Tipo de valor retornado

Um valor double.
Exemplos
- Instrução de consulta
```
* | select normal_cdf(85, 10, 70) 
```
- O resultado da consulta e análise é 0.06680720126885803.

função poisson_cdf

Calcula a CDF da distribuição de Poisson.

Sintaxe
```
poisson_cdf(λ, v)
```

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
λ	A taxa média de eventos.
v	O valor a ser avaliado. Deve ser um inteiro maior ou igual a 0.

Tipo de valor retornado

Um valor double.
Exemplos
- Instrução de consulta
```
* | select poisson_cdf(0.1, 1) 
```
- Resultado da consulta: 0.99532115983955556.

função weibull_cdf

Calcula a CDF da distribuição de Weibull.

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

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
x	O parâmetro de escala. Este valor deve ser um double maior que 0.
y	O parâmetro de forma. Este valor deve ser um double maior que 0.
v	O valor de entrada para a função. Este valor deve ser um double.

Tipo de valor retornado

Um valor double.
Exemplos
- Instrução de consulta
```
* | select weibull_cdf(1, 5, 2) 
```
- O resultado é 0.3296799539643607.