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series_fit_line()

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Si applica a: ✅Microsoft Fabric✅Azure Esplora dati✅ Azure Monitor✅Microsoft Sentinel

Applica la regressione lineare in una serie, restituendo più colonne.

Accetta un'espressione contenente una matrice numerica dinamica come input ed esegue la regressione lineare per trovare la linea più adatta. Usare questa funzione nelle matrici di serie temporali, dato che si adatta all'output dell'operatore make-series. La funzione genera le colonne seguenti:

  • rsquare: r-square è una misura standard della qualità dell'adattamento. Il valore è un numero nell'intervallo [0-1], dove 1 - è la scelta migliore possibile e 0 indica che i dati non sono ordinati e non rientrano in alcuna riga.
  • slope: coefficiente angolare della linea approssimativa ("a" da y=ax+b).
  • variance: varianza dei dati di input.
  • rvariance: varianza residua che corrisponde alla varianza tra i valori dei dati di input quelli approssimativi.
  • interception: intercettazione della riga approssimativa ("b" da y=ax+b).
  • line_fit: matrice numerica che contiene una serie di valori della linea più adattata. La lunghezza della serie è uguale alla lunghezza della matrice di input. Valore utilizzato per la creazione di grafici.

Sintassi

series_fit_line(serie)

Altre informazioni sulle convenzioni di sintassi.

Parametri

Nome Digita Obbligatorio Descrizione
serie dynamic ✔️ Matrice di valori numerici.

Suggerimento

Il modo più pratico per usare questa funzione consiste nell'applicarlo ai risultati dell'operatore make-series.

Esempi

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

Linea di adattamento della serie.

RSquare Inclinazione Variance 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