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LINEST

  • [アーティクル]

適用対象:計算列計算テーブルMeasureビジュアル計算

最小二乗法を使用して、指定されたデータに最適な直線を calculate し、その行を記述するテーブルを返します。 線の数式は、y = Slope1*x1 + Slope2*x2 + ... + 切片の形式です。

構文

LINEST ( <columnY>, <columnX>[, …][, <const>] )

パラメーター

用語 定義
columnY 既知の y-valuesの列。 スカラー型が必要です。
columnX 既知の x-valuesの列。 スカラー型が必要です。 少なくとも 1 つを指定する必要があります。
const (省略可能)定数 TRUE/FALSEvalueインターセプト を強制的に 0 にするかどうかを指定します。省略
IfTRUEor、切片value は通常どおりに計算されます。IfFALSE、切片value が 0 に設定されます。

value を返す

行を記述する 1 行のテーブルと、追加の統計。 使用できる列は次のとおりです。

  • Slope1, Slope2, ..., SlopeN: 各 x-valueに対応する係数;
  • インターセプト:インターセプト value;
  • StandardErrorSlope1, StandardErrorSlope2, ..., StandardErrorSlopeN: Slope1係数の標準 , Slope2, ..., SlopeN;
  • StandardErrorIntercept: 定数 errorの標準 value。
  • CoefficientOfDetermination: 決定係数 (r²)。 推定 and 実際のy-values、and 0から1までの value の範囲を比較します:valueが高いほど、sampleの相関関係が高くなります。
  • StandardError: y 推定値の標準 error。
  • FStatistic: F 統計量, F 観測 orを value. F 統計量を使用して、従属変数 and 独立変数間で観察された関係が偶然に発生するかどうかを判断します。
  • DegreesOfFreedom: 自由の degrees。 この value を使用して、F-critical find を統計テーブルに values し、モデルの信頼度レベル and 決定するのに役立ちます。
  • RegressionSumOfSquares: 2 乗の回帰 sum;
  • 残差: 平方の残差 sum。

備考

columnY's が同じテーブルに属 and 必要 columnXall。

例 1

次の DAX クエリ:

EVALUATE LINEST(
	'FactInternetSales'[SalesAmount],
	'FactInternetSales'[TotalProductCost]
)

10 列の単一行テーブルを返します。

Slope1 遮る StandardErrorSlope1 StandardErrorIntercept CoefficientOfDetermination
1.67703250456677 6.34550460373026 0.000448675725548806 0.279131821917317 0.995695557281456
StandardError FStatistic DegreesOfFreedom RegressionSumOfSquares ResidualSumOfSquares
60.9171030357485 13970688.6139993 60396 51843736761.658 224123120.339218
  • 傾き1and切片: 計算された線形モデルの係数;
  • StandardErrorSlope1andStandardErrorIntercept: 上記の係数の標準 errorvalues。
  • CoefficientOfDetermination, StandardError, FStatistic, DegreesOfFreedom, RegressionSumOfSquaresandResidualSumOfSquares: モデルに関する回帰統計。

特定のインターネット販売の場合、このモデルは次の式で販売金額を予測します。

SalesAmount = Slope1 * TotalProductCost + Intercept

例 2

次の DAX クエリ:

EVALUATE LINEST(
	'DimCustomer'[TotalSalesAmount],
	'DimCustomer'[YearlyIncome],
	'DimCustomer'[TotalChildren],
	'DimCustomer'[BirthDate]
)

14 列の単一行テーブルを返します。

  • Slope1
  • Slope2
  • Slope3
  • 遮る
  • StandardErrorSlope1
  • StandardErrorSlope2
  • StandardErrorSlope3
  • StandardErrorIntercept
  • CoefficientOfDetermination
  • StandardError
  • FStatistic
  • DegreesOfFreedom
  • RegressionSumOfSquares
  • ResidualSumOfSquares

特定の顧客の場合、このモデルは次の式で売上合計を予測します (出生 date は自動的に数値に変換されます)。

TotalSalesAmount = Slope1 * YearlyIncome + Slope2 * TotalChildren + Slope3 * BirthDate + Intercept

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