信頼区間は、サンプリング済みデータセットの結果について、精度を評価し不確かさを定量化するのに役立ちます。適応データセットの sum または count フィールドをクエリするとき、見積もりの周辺範囲を把握するために信頼区間を要求できます。たとえば信頼水準 0.95 を指定すると、見積もりに加え、真の値が 95% の確率で含まれる値の範囲が返ります。
- 対応データセット: 適応(サンプリング済み)データセットのみ。
- 対応フィールド: すべての
sumおよびcountフィールド。 - 使い方: 信頼の
levelは 0 から 1 の小数で指定します(例:0.90、0.95、0.99)。 - デフォルト: 信頼水準を指定しない場合、区間は返りません。
次の例では、信頼区間をクエリし、レスポンスを解釈する方法を示します。
信頼区間を要求するには、クエリで confidence(level: X) 引数を使います。
query SingleDatasetWithConfidence($zoneTag: string, $start: Time, $end: Time) {
viewer {
zones(filter: {zoneTag: $zoneTag}) {
firewallEventsAdaptiveGroups(
filter: {datetime_gt: $start, datetime_lt: $end}
limit: 1000
) {
count
avg {
sampleInterval
}
confidence(level: 0.95) {
count {
estimate
lower
upper
sampleSize
}
}
}
}
}
}レスポンスには次の値が含まれます。
estimate: サンプリング済みデータに基づく見積もり値。lower: 信頼区間の下限。sampleSize: 見積もりの計算に使ったサンプリング済みデータポイント数。upper: 信頼区間の上限。
この例の解釈は次のとおりです。サンプル 40,054 件に基づくイベント数の見積もりは 42,939 で、真の値は 42,673 から 43,204 の間にある、という信頼度は 95% です。
{
"data": {
"viewer": {
"zones": [
{
"firewallEventsAdaptiveGroups": [
{
"avg": {
"sampleInterval": 1.0720277625205972
},
"confidence": {
"count": {
"estimate": 42939,
"lower": 42673.44115335711,
"sampleSize": 40054,
"upper": 43204.55884664289
}
},
"count": 42939
}
]
}
]
}
},
"errors": null
}