Delen via

LINESTX

  • Artikel

Van toepassing op:berekende kolomberekende tabelMetingVisuele berekening

Gebruikt de methode Least Squares om een rechte lijn te berekenen die het beste bij de opgegeven gegevens past en retourneert vervolgens een tabel met een beschrijving van de lijn. Het gegevensresultaat van expressies die voor elke rij in een tabel worden geëvalueerd. De vergelijking voor de lijn is van de vorm: y = Helling1*x1 + Helling2*x2 + ... + Snijpunt.

Syntaxis

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

Parameters

Term Definitie
table De tabel met de rijen waarvoor de expressies worden geëvalueerd.
expressionY De expressie die moet worden geëvalueerd voor elke rij van de tabel, om de bekende y-waarden te verkrijgen. Moet scalaire typen hebben.
expressionX De expressies die moeten worden geëvalueerd voor elke rij van de tabel, om de bekende x-waarden te verkrijgen. Moet scalaire typen hebben. Er moet ten minste één worden opgegeven.
const (Optioneel) Een constante TRUE/FALSE waarde die aangeeft of de constante Snijpunt gelijk aan 0 moet afdwingen.
Als TRUE of weggelaten, wordt de waarde normaal berekend; Als FALSE, wordt de waarde Snijpunt ingesteld op nul.

Retourwaarde

Een tabel met één rij die de lijn beschrijft, plus aanvullende statistieken. Dit zijn de beschikbare kolommen:

  • helling1, helling2, ..., hellingscoëfficiënten: de coëfficiënten die overeenkomen met elke x-waarde;
  • Snijpunt: snijwaarde;
  • StandardErrorSlope1, StandardErrorSlope2, ..., StandardErrorSlopeN: de standaardfoutwaarden voor de coëfficiënten Helling1, Helling2, ..., Hellingn;
  • StandardErrorIntercept: de standaardfoutwaarde voor de constante Snijpunt;
  • CoëfficiëntOfDeterminatie: de bepalingscoëfficiënt (r²). Vergelijkt geschatte en werkelijke y-waarden en bereiken in waarde tussen 0 en 1: hoe hoger de waarde, hoe hoger de correlatie in de steekproef;
  • StandardError: de standaardfout voor de schatting van de y;
  • FStatistic: de F-statistiek of de waargenomen F-waarde. Gebruik de F-statistiek om te bepalen of de waargenomen relatie tussen de afhankelijke en onafhankelijke variabelen toevallig plaatsvindt;
  • DegreesOfFreedom: de vrijheidsgraden. Gebruik deze waarde om F-kritieke waarden in een statistische tabel te vinden en een betrouwbaarheidsniveau voor het model te bepalen;
  • RegressionSumOfSquares: de regressiesom van kwadraten;
  • ResidualSumOfSquares: de resterende som van kwadraten.

Voorbeeld 1

De volgende DAX query:

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

Retourneert een tabel met één rij met tien kolommen:

Helling1 Onderscheppen StandardErrorSlope1 StandardErrorIntercept CoëfficiëntOfDeterminatie
6.42271517588 -410592.76216 0.24959467764561 307826.343996223 0.973535860750193
StandardError Statistiek DegreesOfFreedom RegressionSumOfSquares ResidualSumOfSquares
630758.1747292 662.165707642 18 263446517001130 7161405749781.07
  • Helling1 en Snijpunt: de coëfficiënten van het berekende lineaire model;
  • StandardErrorSlope1 en StandardErrorIntercept: de standaardfoutwaarden voor de bovenstaande coëfficiënten;
  • CoefficientOfDetermination, StandardError, FStatistic, DegreesOfFreedom, RegressionSumOfSquares en ResidualSumOfSquares: regressiestatistieken over het model.

Voor een bepaald verkoopgebied voorspelt dit model de totale verkoop met de volgende formule:

Total Sales = Slope1 * Population + Intercept

Voorbeeld 2

De volgende DAX query:

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

Retourneert een tabel met één rij met twaalf kolommen:

Helling1 Helling2 Onderscheppen StandardErrorSlope1
69.0435458093763 33.005949841721 -871.118539339539 0.872588875481658
StandardErrorSlope2 StandardErrorIntercept CoëfficiëntOfDeterminatie StandardError
6.21158863903435 26.726292527427 0.984892920482022 68.5715034014342
Statistiek DegreesOfFreedom RegressionSumOfSquares ResidualSumOfSquares
3161.91535144391 97 29734974.9782379 456098.954637092

Voor een bepaalde klant voorspelt dit model de totale verkoop met de volgende formule:

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

Verwante inhoud

LINEST statistische functies