Del via

LINESTX

  • Artikkel

gjelder:beregnet kolonneberegnet tabellmålevisualobjektberegning

Bruker metoden Minst kvadrater til å beregne en rett linje som passer best til de gitte dataene, og returnerer deretter en tabell som beskriver linjen. Dataresultatet fra uttrykk evaluert for hver rad i en tabell. Formelen for linjen er av skjemaet: y = Liggende1*x1 + liggende2*x2 + ... + skjæringspunkt.

Syntaks

LINESTX ( <table>, <expressionY>, <expressionX>[, …][, <const>] )

Parametere

Vilkår Definisjon
table Tabellen som inneholder radene som uttrykkene skal evalueres for.
expressionY Uttrykket som skal evalueres for hver rad i tabellen, for å hente de kjente y-verdiene. Må ha skalartype.
expressionX Uttrykkene som skal evalueres for hver rad i tabellen, for å hente de kjente x-verdiene. Må ha skalartype. Minst én må angis.
const (Valgfritt) En konstant TRUE/FALSE verdi som angir om konstanten Intercept skal være lik 0.
Hvis TRUE eller utelates, beregnes den Intercept-verdien normalt. Hvis FALSE, settes Intercept-verdien til null.

Returverdi

En tabell med én rad som beskriver linjen, pluss tilleggsstatistikk. Dette er de tilgjengelige kolonnene:

  • stigningstall 1, stigningstall2, ..., slopen: koeffisientene som tilsvarer hver x-verdi;
  • Intercept: intercept value;
  • StandardErrorSlope1, StandardErrorSlope2, ..., StandardErrorSlopeN: standard feilverdier for koeffisientene stigningstall1, stigningstall2, ..., slopen;
  • StandardErrorIntercept: standard feilverdi for konstanten Intercept;
  • KoeffisientOfDetermination: koeffisienten for fastsettelse (r²). Sammenligner beregnede og faktiske y-verdier, og varierer i verdi fra 0 til 1: jo høyere verdi, jo høyere korrelasjon i utvalget,
  • StandardError: standardfeilen for y-estimatet.
  • FStatistic: F-statistikken eller den F-observerte verdien. Bruk F-statistikken til å avgjøre om den observerte relasjonen mellom de avhengige og uavhengige variablene forekommer ved en tilfeldighet.
  • DegreesOfFreedom: frihetsgradene. Bruk denne verdien til å hjelpe deg med å finne F-kritiske verdier i en statistisk tabell, og bestemme et konfidensnivå for modellen.
  • RegressionSumOfSquares: regresjonssummen for kvadrater.
  • ResidualSumOfSquares: den gjenværende summen av kvadrater.

Eksempel 1

Følgende DAX spørring:

DEFINE VAR TotalSalesByRegion = SUMMARIZECOLUMNS(
    'Sales Territory'[Sales Territory Key],
    'Sales Territory'[Population],
    "Total Sales", SUM(Sales[Sales Amount])
)
EVALUATE LINESTX(
    'TotalSalesByRegion',
    [Total Sales],
    [Population]
)

Returnerer en tabell med én rad med ti kolonner:

Stigningskråning 1 Avskjære StandardErrorSlope1 StandardErrorIntercept KoeffisientOfDetermination
6.42271517588 -410592.76216 0.24959467764561 307826.343996223 0.973535860750193
StandardError FStatistisk DegreesOfFreedom RegresjonsumOfSquares ResidualSumOfSquares
630758.1747292 662.165707642 18 263446517001130 7161405749781.07
  • stigningstall1 og skjæringspunkt: koeffisientene til den beregnede lineære modellen;
  • StandardErrorSlope1 og StandardErrorIntercept: standard feilverdier for koeffisientene ovenfor;
  • CoefficientOfDetermination, StandardError, FStatistic, DegreesOfFreedom, RegressionSumOfSquares and ResidualSumOfSquares: regresjonsstatistikk om modellen.

For et gitt salgsområde forutser denne modellen totalt salg med følgende formel:

Total Sales = Slope1 * Population + Intercept

Eksempel 2

Følgende DAX spørring:

DEFINE VAR TotalSalesByCustomer = SUMMARIZECOLUMNS(
    'Customer'[Customer ID],
    'Customer'[Age],
    'Customer'[NumOfChildren],
    "Total Sales", SUM(Sales[Sales Amount])
)
EVALUATE LINESTX(
    'TotalSalesByCustomer',
    [Total Sales],
    [Age],
    [NumOfChildren]
)

Returnerer en tabell med én rad med tolv kolonner:

Stigningskråning 1 Stigningstall 2 Avskjære StandardErrorSlope1
69.0435458093763 33.005949841721 -871.118539339539 0.872588875481658
StandardErrorSlope2 StandardErrorIntercept KoeffisientOfDetermination StandardError
6.21158863903435 26.726292527427 0.984892920482022 68.5715034014342
FStatistisk DegreesOfFreedom RegresjonsumOfSquares ResidualSumOfSquares
3161.91535144391 97 29734974.9782379 456098.954637092

For en gitt kunde forutser denne modellen totalt salg med følgende formel:

Total Sales = Slope1 * Age + Slope2 * NumOfChildren + Intercept

Relatert innhold

LINEST Statistiske funksjoner