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# SKEWNESS 関数
<a name="SKEWNESS"></a>

SKEWNESS 関数は、グループの値から計算された歪度値を返します。

歪みは、データセット内の非対称性または対称性の欠如を記述する統計的尺度です。データディストリビューションの形状に関する情報を提供します。

この関数は、データセットの統計プロパティを理解し、さらなる分析や意思決定を通知するのに役立ちます。

## 構文
<a name="SKEWNESS-syntax"></a>

```
skewness(expr)
```

## 引数
<a name="SKEWNESS-arguments"></a>

 expr**   
数値に評価される式。

## 戻り値
<a name="SKEWNESS-returns"></a>

DOUBLE を返します。

DISTINCT が指定されている場合、関数は一意の *expr* 値のセットでのみ動作します。

## 例
<a name="SKEWNESS-examples"></a>

次のクエリは、 `col`列の値の歪みを計算します。この例では、 `VALUES`句を使用して 4 行のインラインテーブルを作成します。各行の列の`col`値は -10、-20、100、1000 です。次に、 `skewness()`関数を使用して`col`列の値の歪度を計算します。結果 1.1135657469022011 は、データの歪みの程度と方向を表します。正の歪値は、データが右側に歪んでいて、値の大部分が分散の左側に集中していることを示します。負の歪値は、データが左側に歪んでいて、値の大部分がディストリビューションの右側に集中していることを示します。

```
SELECT skewness(col) FROM VALUES (-10), (-20), (100), (1000) AS tab(col);
 1.1135657469022011
```

次のクエリは、col 列の値の歪度を計算します。前の例と同様に、 `VALUES`句は 4 行のインラインテーブルを作成するために使用されます。各行には -1000、-100、10、20 の値が 1 列`col`あります。次に、 `skewness()`関数を使用して`col`列の値の歪度を計算します。結果 -1.1135657469022011 は、データの歪みの程度と方向を表します。この場合、負の歪値は、データが左側に歪んでいて、値の大部分が分布の右側に集中していることを示します。

```
SELECT skewness(col) FROM VALUES (-1000), (-100), (10), (20) AS tab(col);
 -1.1135657469022011
```