series_fit_line_dynamic()

적용 대상: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel

시리즈에 선형 회귀를 적용하여 동적 개체를 반환합니다.

동적 숫자 배열이 포함된 식을 입력으로 사용하고 선형 회귀를 수행하여 가장 적합한 선을 찾습니다. 이 함수는 메이크 시리즈 연산자의 출력에 맞게 시계열 배열에 사용해야 합니다. 다음 콘텐츠를 사용하여 동적 값을 생성합니다.

• rsquare: r-square 는 맞춤 품질의 표준 측정값입니다. [0-1] 범위의 숫자입니다. 여기서 1은 가장 적합하며 0은 데이터의 순서가 지정되지 않고 줄에 맞지 않음을 의미합니다.
• slope: 근사 선의 기울기(y=ax+b의 a-value)
• variance: 입력 데이터의 분산
• rvariance: 입력 데이터 값과 근사값 간의 차이인 잔차 분산입니다.
• interception: 대략적인 줄 가로채기(y=ax+b의 b 값)
• line_fit: 최적 맞춤 선의 일련의 값을 포함하는 숫자 배열입니다. 계열 길이는 입력 배열의 길이와 같습니다. 주로 차트에 사용됩니다.

이 연산자는 series_fit_line 유사하지만 동적 모음을 반환하는 것과는 다릅니다series-fit-line.

구문

series_fit_line_dynamic(시리즈)

구문 규칙에 대해 자세히 알아봅니다.

매개 변수

이름	Type	필수	설명
시리즈	dynamic	✔️	숫자 값의 배열입니다.

팁

이 함수를 사용하는 가장 편리한 방법은 메이크 시리즈 연산자의 결과에 적용하는 것입니다.

예제

쿼리 실행

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 fit=series_fit_line_dynamic(y)
| extend
    RSquare=fit.rsquare,
    Slope=fit.slope,
    Variance=fit.variance,
    RVariance=fit.rvariance,
    Interception=fit.interception,
    LineFit=fit.line_fit
| render timechart

RSquare	기울기	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