翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# percentileDisc (パーセンタイル)
<a name="percentileDisc-function"></a>

‭`percentileDisc` 関数は、実際の数に基づいて `measure` のパーセンタイルを計算します。フィールドウェルに適用されるグループ化とソート方法を使用します。`percentile` 関数は、`percentileDisc` のエイリアスです。

この関数を使用して、次の質問に答えます。このパーセンタイルにはどの実際のデータポイントが存在しますか。データセットに存在する最も近いパーセンタイル値を返すには、`percentileDisc`‭‬ を使用します。データセットに存在しない可能性のある正確なパーセンタイル値を返すには、代わりに `percentileCont` を使用します。

## 構文
<a name="percentileDisc-function-syntax"></a>

```
percentileDisc(expression, percentile, [group-by level])
```

## 引数
<a name="percentileDisc-function-arguments"></a>

 *メジャー*   
パーセンタイルのコンピューティングに使用する数値を指定します。引数は、メジャーまたはメトリクスであることが必要です。Null は計算では無視されます。

 *percentile*   
パーセンタイル値には、0 ～ 100 の任意の数値定数を使用できます。パーセンタイル値 50 は、メジャーの中央値を計算します。

 レベルごとのグループ   
(オプション) 集計結果をグループ化するためのレベルを指定します。追加されるレベルは、任意のディメンションとすることができ、ビジュアルに追加されたものとは関係ないディメンションとすることも可能です。  
引数はディメンションのフィールドとする必要があります。グループごとのレベルは、角括弧 `[ ]` で囲む必要があります。詳細については、[「レベル対応計算 - 集計 (LAC-A) 関数](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)」を参照してください。

## 戻り値
<a name="percentileDisc-function-return-type"></a>

この関数の結果は数値です。

## 使用に関する注意事項
<a name="percentileDisc-usage-notes"></a>

`percentileDisc` は、離散型分散モデルを前提とする逆分散関数です。これは、パーセンタイル値とソート仕様を取得し、特定のセットからエレメントを返します。

特定のパーセンタイル値 `P` について、`percentileDisc` はビジュアル内のソートされた値を使用して、`P`より大きいかそれより大きい最小の累積分布値を持つ値を返します。

## percentileDisc の例
<a name="percentileDisc-examples"></a>

以下の例は、percentileDisc いかに機能をするのかを説明する際に役立ちます。

**Example 中央値の比較、`percentileDisc` と `percentileCont`**  
次の例では、`percentileCont`、`percentileDisc`、`median` の各関数を使用してディメンション (カテゴリ) の中央値を示しています, 中央値は、percentileCont 値と同じです。`percentileCont` は値を補間します。この値はデータセットに含まれる場合と含まれない場合があります。ただし、`percentileDisc` は常に、データセット内に存在する最も近い値を表示するため、2 つの結果が一致しない可能性があります。この例の最後の列は、2 つの値の差を示しています。各計算フィールドのコードは次のとおりです。  
+ `50%Cont = percentileCont( example , 50 )`
+ `median = median( example )`
+ `50%Disc = percentileDisc( example , 50 )`
+ `Cont-Disc = percentileCont( example , 50 ) − percentileDisc( example , 50 )`
+ `example = left( category, 1 )` (例を簡略化するため、この式を使用して、カテゴリの名前を先頭の文字のみに省略しています) 。

```
 example     median       50%Cont      50%Disc      Cont-Disc
 -------- ----------- ------------ -------------- ------------ 
 A          22.48          22.48          22.24          0.24
 B          20.96          20.96          20.95          0.01
 C          24.92          24.92          24.92          0
 D          24.935         24.935         24.92          0.015
 E          14.48          14.48          13.99          0.49
```

**Example 最大値としての 100 パーセンタイル**  
次の例では、`example` フィールドのさまざまな `percentileDisc` 値を示しています。計算フィールド `n%Disc` は、`percentileDisc( {example} ,n)` として定義されています。各列の値は、データセットから取得した実際の数値です。  

```
 example     50%Disc      75%Disc        99%Disc      100%Disc
 -------- ----------- ------------ -------------- ------------ 
 A            20.97        73.98         699.99       6783.02
 B            42.19        88.84         820.08       6783.02
 C            30.52        90.48         733.44       6783.02
 D            41.38        85.99         901.29       6783.0
```

ビューまたはデータセット内の 1 つ以上のディメンションを使用して、計算結果をグループ化するレベルを指定することもできます。これは LAC-A 関数と呼ばれます。LAC-A 関数の詳細については、[「レベル対応計算 - 集計 (LAC-A) 関数](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)」を参照してください。次の例では、国レベルでの数値の連続分布に基づいて、30 番目のパーセンタイル値を計算します。ただし、ビジュアル内の他のディメンション (リージョン) 全体については計算しません。

```
percentile({Sales}, 30, [Country])
```

![\[各国の売上のパーセンタイル値。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/percentile-function-example-lac.png)