ranksum函数例子

`ranksum` 函数是 MATLAB 中用于比较两个独立样本的非参数检验函数，它基于样本的秩和计算统计量，并判断两个样本是否来自同一总体分布。下面是一个使用 `ranksum` 函数的例子：

假设我们有两组数据，分别为 `A` 和 `B`，我们想要比较它们的中位数是否相同。代码如下：

A = [1, 2, 3, 4, 5];
B = [6, 7, 8, 9, 10];
[p, h] = ranksum(A, B);

在上面的代码中，`ranksum` 函数将 `A` 和 `B` 作为输入参数，计算统计量并返回一个 p 值和一个假设检验结果 h。p 值表示两个样本来自同一总体分布的概率，如果 p 值小于显著性水平（通常为 0.05），则拒绝原假设，即两个样本的中位数不相同。h 的值为 1 表示拒绝原假设，为 0 表示接受原假设。

在上面的例子中，由于 A 和 B 的中位数不同，因此 `ranksum` 函数返回的 p 值很小，且假设检验结果为 1，即两个样本的中位数不相同。

相关问题

dense_rank() over函数

`dense_rank()` 是 SQL 中的一个窗口函数（Window Function），可以用来计算某一列的排名。它与 `rank()` 和 `row_number()` 类似，但是不同的是，它会跳过排名相同的值，而不是像 `rank()` 和 `row_number()` 一样跳过排名之间的空位。

`dense_rank()` 的语法如下：

dense_rank() over([partition by 列名] order by 列名)

其中，`partition by` 子句用于指定分区依据的列名，`order by` 子句用于指定排序依据的列名。如果不指定 `partition by` 子句，则会将整个表作为一个分区。

举个例子，假设有一个表 `scores` 包含学生的成绩信息，如下所示：

| name  | subject | score |
|-------|---------|-------|
| Alice | Math    | 90    |
| Bob   | Math    | 80    |
| Carol | Math    | 90    |
| Alice | English | 85    |
| Bob   | English | 90    |
| Carol | English | 95    |

要求按照每个学生的总分进行排名，可以使用如下 SQL：

SELECT name, subject, score,
       dense_rank() OVER (PARTITION BY name ORDER BY SUM(score) DESC) AS ranking
FROM scores

查询结果如下：

| name  | subject | score | ranking |
|-------|---------|-------|---------|
| Alice | Math    | 90    | 2       |
| Alice | English | 85    | 2       |
| Bob   | Math    | 80    | 3       |
| Bob   | English | 90    | 2       |
| Carol | Math    | 90    | 1       |
| Carol | English | 95    | 1       |

可以看到，`dense_rank()` 函数按照每个学生的总分进行排名，并且对于排名相同的学生，它会跳过排名之间的空位，例如 Alice 和 Carol 都是第一名。

开窗函数的实际例子与代码

开窗函数是一种在数据库中进行数据分析和聚合的强大工具。它们通常用于查询大型数据集并计算各种聚合值，如排名、累计总和、平均值和百分位数等。

以下是一些常见的开窗函数的实际例子和相应的代码：

1. 计算销售员在每个部门中的销售额排名：

SELECT department, salesperson, sales,
RANK() OVER(PARTITION BY department ORDER BY sales DESC) AS rank
FROM sales_data;

2. 计算每个月的销售总额和累计总额：

SELECT month, sales,
SUM(sales) OVER(ORDER BY month) AS running_total
FROM sales_data;

3. 查找每个地区的最高销售额：

SELECT region, sales,
MAX(sales) OVER(PARTITION BY region) AS max_sales
FROM sales_data;

4. 计算每个产品的平均销售额和百分位数：

SELECT product, sales,
AVG(sales) OVER(PARTITION BY product) AS avg_sales,
PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY sales) OVER(PARTITION BY product) AS median_sales
FROM sales_data;

这些代码演示了开窗函数在不同情况下的用法。它们可以帮助您更好地理解如何使用开窗函数进行高级数据分析和聚合。