SEM

説明

指定した列または式に含まれる NULL 以外のすべての値について、平均値の標準誤差を計算します。

標本値を $x_i$、標本サイズを $n$、標本平均を $\bar{x}$ とすると、次のようになります。

$\mathrm{SEM}=\sqrt{\frac{1}{n(n-1)}\sum_{i=1}^{n}\bigl(x_i-\bar{x}\bigr)^2}.$

構文

SEM([DISTINCT] <expr>)

パラメータ

パラメータ	説明
<expr>	通常は数値型の列、または数値に変換できる式。Double データ型をサポートします。
[DISTINCT]	省略可能なキーワード。指定すると、式の重複する値を除いてから平均値の標準誤差を計算します。

戻り値

指定した列または式の平均値の標準誤差を Double 型で返します。グループ内のすべてのレコードが NULL の場合は、NULL を返します。

例

-- setup
create table t1(
        id int,
        k_double double,
) distributed by hash (id) buckets 1
properties ("replication_num"="1");
insert into t1 values 
    (1, 222.222),
    (2, 3.3),
    (3, 3.3),
    (4, null);

select sem(k_double) from t1;

Double 型に対する平均値の標準誤差の計算: [222.222, 3.3, 3.3, null] の平均値の標準誤差は 72.974 です。

+---------------+
| sem(k_double) |
+---------------+
|        72.974 |
+---------------+

select sem(id) from t1

int 型に対する平均値の標準誤差の計算: [1, 2, 3, 4] の平均値の標準誤差は 0.645497 です。

+--------------------+
| sem(id)            |
+--------------------+
| 0.6454972243679028 |
+--------------------+

select sem(cast(null as double)) from t1;

すべての値が NULL の場合は、NULL を返します。

+---------------------------+
| sem(cast(null as double)) |
+---------------------------+
|                      NULL |
+---------------------------+

select sem(distinct k_double) from t1;

DISTINCT キーワードを使用して重複を除いて計算します。[222.222, 3.3, 3.3, null] から重複を除いた後の平均値の標準誤差は 109.461 です。

+------------------------+
| sem(distinct k_double) |
+------------------------+
|                109.461 |
+------------------------+