Udostępnij za pośrednictwem

LINEST

  • Artykuł

Dotyczy:kolumna obliczeniowatabela obliczeniowaMiarawizualizacji

Używa metody Least Squares, aby obliczyć linię prostą, która najlepiej pasuje do danych, a następnie zwraca tabelę opisującą linię. Równanie dla linii ma postać: y = Nachylenie1*x1 + Nachylenie2*x2 + ... + Przechwyć.

Składnia

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

Parametry

Termin Definicja
columnY Kolumna znanych wartości y. Musi mieć typ skalarny.
columnX Kolumny znanych wartości x. Musi mieć typ skalarny. Należy podać co najmniej jeden.
const (Opcjonalnie) Stała TRUE/FALSE wartość określająca, czy wymusić stałe Przechwyć równe 0.
Jeśli TRUE lub pominięto, wartość Intercept jest obliczana normalnie; Jeśli FALSE, wartość Intercept jest ustawiona na zero.

Wartość zwracana

Jednowierszowa tabela opisująca wiersz oraz dodatkowe statystyki. Są to dostępne kolumny:

  • Slope1, Slope2, ..., SlopeN: współczynniki odpowiadające każdej wartości x;
  • Przechwyć: przechwytywanie wartości;
  • StandardErrorSlope1, StandardErrorSlope2, ..., StandardErrorSlopeN: standardowe wartości błędów dla współczynników Stok1, Nachylenie2, ..., SlopeN;
  • StandardErrorIntercept: standardowa wartość błędu dla stałej Intercept;
  • WspółczynnikOfDeterminacja: współczynnik determinacji (r²). Porównuje szacowane i rzeczywiste wartości y oraz zakresy wartości z zakresu od 0 do 1: im większa wartość, tym wyższa korelacja w próbce;
  • StandardError: standardowy błąd oszacowania y;
  • FStatistic: statystyka F lub wartość obserwowana przez F. Użyj statystyki języka F, aby określić, czy obserwowana relacja między zmiennymi zależnymi i niezależnymi występuje z prawdopodobieństwa;
  • DegreesOfFreedom: stopnie wolności. Użyj tej wartości, aby ułatwić znalezienie wartości krytycznych języka F w tabeli statystycznej i określenie poziomu ufności dla modelu;
  • RegressionSumOfSquares: suma regresji kwadratów;
  • ResidualSumOfSquares: suma reszt kwadratów.

Uwagi

columnY, a wszystkie columnXmuszą należeć do tej samej tabeli.

Przykład 1

Następujące zapytanie DAX:

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

Zwraca tabelę z jednym wierszem z dziesięcioma kolumnami:

Nachylenie1 Przechwycić StandardErrorSlope1 StandardErrorIntercept WspółczynnikOfDeterminacja
1.67703250456677 6.34550460373026 0.000448675725548806 0.279131821917317 0.995695557281456
StandardError Statystyka FStatistic DegreesOfFreedom RegressionSumOfSquares ResztySumOfSquares
60.9171030357485 13970688.6139993 60396 51843736761.658 224123120.339218
  • Nachylenie1 i Przechwytywanie: współczynniki obliczonego modelu liniowego;
  • StandardErrorSlope1 i StandardErrorIntercept: standardowe wartości błędów dla powyższych współczynników;
  • WspółczynnikOfDetermination, StandardError, FStatistic, DegreesOfFreedom, RegressionSumOfSquares i ResidualSumOfSquares: statystyki regresji dotyczące modelu.

W przypadku danej sprzedaży internetowej ten model przewiduje kwotę sprzedaży według następującej formuły:

SalesAmount = Slope1 * TotalProductCost + Intercept

Przykład 2

Następujące zapytanie DAX:

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

Zwraca tabelę z jednym wierszem z czternaście kolumn:

  • Nachylenie1
  • Nachylenie 2
  • Nachylenie 3
  • Przechwycić
  • StandardErrorSlope1
  • StandardErrorSlope2
  • StandardErrorSlope3
  • StandardErrorIntercept
  • WspółczynnikOfDeterminacja
  • StandardError
  • Statystyka FStatistic
  • DegreesOfFreedom
  • RegressionSumOfSquares
  • ResztySumOfSquares

Dla danego klienta ten model przewiduje łączną sprzedaż według następującej formuły (data urodzenia jest automatycznie konwertowana na liczbę):

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

Powiązana zawartość

LINESTX funkcje statystyczne