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series_fit_line()

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Gilt für: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel

Wendet eine lineare Regression auf eine Reihe an und gibt mehrere Spalten zurück.

Verwendet einen Ausdruck, der dynamische numerische Arrays als Eingabe enthält, und führt eine lineare Regression durch, um die am besten passende Linie zu finden. Diese Funktion sollte für Zeitreihenarrays, die der Ausgabe des Operators „make-series“ entsprechen, verwendet werden. Die Funktion generiert die folgenden Spalten:

  • rsquare: r-square ist ein Standardmaß der Passqualität. Der Wert ist eine Zahl im Bereich [0-1], wobei 1 - die bestmögliche Übereinstimmung ist, und 0 bedeutet, dass die Daten ungeordnet sind und keine Zeile passen.
  • slope: Steigung der angenäherten Linie ("a" von y=ax+b).
  • variance: Varianz der Eingabedaten.
  • rvariance: Restabweichung, die die Varianz zwischen den Eingabedatenwerten ist, die angenähert sind.
  • interception: Abfangen der angenäherten Linie ("b" von y=ax+b).
  • line_fit: Numerische Matrix mit einer Reihe von Werten der am besten angebrachten Linie. Die Reihenlänge entspricht der Länge des Eingabearrays. Der Wert, der für die Diagrammerstellung verwendet wird.

Syntax

series_fit_line(Reihe)

Erfahren Sie mehr über Syntaxkonventionen.

Parameter

Name Type Erforderlich Beschreibung
Reihe dynamic ✔️ Ein Array numerischer Werte.

Tipp

Die bequemste Methode der Verwendung dieser Funktion besteht darin, sie auf die Ergebnisse des Make-Series-Operators anzuwenden.

Beispiele

print
    id=' ',
    x=range(bin(now(), 1h) - 11h, bin(now(), 1h), 1h),
    y=dynamic([2, 5, 6, 8, 11, 15, 17, 18, 25, 26, 30, 30])
| extend (RSquare, Slope, Variance, RVariance, Interception, LineFit)=series_fit_line(y)
| render timechart

Verbindungslinie anpassen.

RSquare Steigung Abweichung RVariance Interception LineFit
0.982 2.730 98.628 1.686 -1.666 1.064, 3.7945, 6.526, 9.256, 11.987, 14.718, 17.449, 20.180, 22.910, 25.641, 28.371, 31.102