열 통계 컨텐츠 모델 및 대응별 통계 컨텐츠 모델

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마지막 업데이트 날짜: 2024년 10월 07일

열 통계 컨텐츠 모델 및 대응별 통계 컨텐츠 모델

컬럼 통계 컨텐츠 모델은 각 필드(일변량 통계)에 대해 계산할 수 있는 통계에 대한 액세스를 제공합니다. 쌍별 통계 컨텐츠 모델은 필드의 쌍 또는 필드의 값 사이에서 계산할 수 있는 통계에 대한 액세스를 제공합니다.

다음과 같은 통계 수치를 사용할 수 있습니다.

Count
UniqueCount
ValidCount
Mean
Sum
Min
Max
Range
Variance
StandardDeviation
StandardErrorOfMean
Skewness
SkewnessStandardError
Kurtosis
KurtosisStandardError
Median
Mode
Pearson
Covariance
TTest
FTest

일부 값은 단일 열 통계량에서만 적합한 반면 다른 값은 대응별 통계량에 대해서만 적합합니다.

이를 생성하는 노드는 다음과 같습니다.

통계량 노드는 열 통계량을 생성하며 상관관계 필드가 지정될 때 대응별 통계량을 생성할 수 있습니다.
데이터 검토 노드는 열을 생성하고 오버레이 필드가 지정될 때 대응별 통계량을 생성할 수 있습니다.
평균 노드는 필드 쌍을 비교할 때 또는 필드의 값을 다른 필드 요약값과 비교할 때 대응별 통계량을 생성합니다.

사용 가능한 컨텐츠 모델 및 통계는 특정 노드의 기능 및 노드 내의 설정 모두에 따라 다릅니다.

표 1. 컬럼 통계 컨텐츠 모델의 메소드
방법	리턴 유형	설명
`getAvailableStatistics()`	`List<StatisticType>`	이 모델의 사용 가능 통계량을 리턴합니다. 모든 필드에 모든 통계에 대한 값이 반드시 있는 것은 아닙니다.
`getAvailableColumns()`	`List<String>`	통계량이 계산되는 열 이름을 리턴합니다.
`getStatistic(String column, StatisticType statistic)`	`Number`	열과 연관된 통계 값을 리턴합니다.
`reset()`	`void`	이 컨텐츠 모델과 연관된 모든 내부 저장 공간을 비웁니다.

표 2. 페어와이즈 통계 컨텐츠 모델에 대한 메소드
방법	리턴 유형	설명
`getAvailableStatistics()`	`List<StatisticType>`	이 모델의 사용 가능 통계량을 리턴합니다. 모든 필드에 모든 통계에 대한 값이 반드시 있는 것은 아닙니다.
`getAvailablePrimaryColumns()`	`List<String>`	통계량이 계산된 1차 열 이름을 리턴합니다.
`getAvailablePrimaryValues()`	`List<Object>`	통계량이 계산된 1차 열의 값을 리턴합니다.
`getAvailableSecondaryColumns()`	`List<String>`	통계량이 계산된 2차 열 이름을 리턴합니다.
`getStatistic(String primaryColumn, String secondaryColumn, StatisticType statistic)`	`Number`	열과 연관된 통계 값을 리턴합니다.
`getStatistic(String primaryColumn, Object primaryValue, String secondaryColumn, StatisticType statistic)`	`Number`	1차 열 값 및 2차 열과 연관된 통계 값을 리턴합니다.
`reset()`	`void`	이 컨텐츠 모델과 연관된 모든 내부 저장 공간을 비웁니다.

노드와 출력

이 테이블은 이 유형의 컨텐츠 모델을 포함하는 출력을 빌드하는 노드를 나열합니다.

표 3. 노드와 출력
노드 이름	출력 이름	컨테이너 ID	참고:
`"means"` (평균 노드)	`"means"`	`"columnStatistics"`
`"means"` (평균 노드)	`"means"`	`"pairwiseStatistics"`
`"dataaudit"` (데이터 검토 노드)	`"means"`	`"columnStatistics"`
`"statistics"` (통계량 노드)	`"statistics"`	`"columnStatistics"`	특정 필드가 검사될 때만 생성됩니다.
`"statistics"` (통계량 노드)	`"statistics"`	`"pairwiseStatistics"`	필드가 상관분석될 때만 생성됩니다.

예제 스크립트

from modeler.api import StatisticType
stream = modeler.script.stream()

# Set up the input data
varfile = stream.createAt("variablefile", "File", 96, 96)
varfile.setPropertyValue("full_filename", "$CLEO/DEMOS/DRUG1n")

# Now create the statistics node. This can produce both
# column statistics and pairwise statistics
statisticsnode = stream.createAt("statistics", "Stats", 192, 96)
statisticsnode.setPropertyValue("examine", ["Age", "Na", "K"])
statisticsnode.setPropertyValue("correlate", ["Age", "Na", "K"])
stream.link(varfile, statisticsnode)

results = []
statisticsnode.run(results)
statsoutput = results[0]
statscm = statsoutput.getContentModel("columnStatistics")
if (statscm != None):
	cols = statscm.getAvailableColumns()
	stats = statscm.getAvailableStatistics()
	print "Column stats:", cols[0], str(stats[0]), " = ", statscm.getStatistic(cols[0], stats[0])

statscm = statsoutput.getContentModel("pairwiseStatistics")
if (statscm != None):
	pcols = statscm.getAvailablePrimaryColumns()
	scols = statscm.getAvailableSecondaryColumns()
	stats = statscm.getAvailableStatistics()
	corr = statscm.getStatistic(pcols[0], scols[0], StatisticType.Pearson)
	print "Pairwise stats:", pcols[0], scols[0], " Pearson = ", corr