Udostępnij za pośrednictwem

LINEST

  • Artykuł

Dotyczy:kolumna obliczeniowatabela obliczeniowaMeasureobliczenia wizualne

Używa metody Least Squares do calculate linii prostej, 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 znanychvaluesy. Musi mieć typ skalarny.
columnX Kolumny znanych x-values. Musi mieć typ skalarny. Należy podać co najmniej jeden.
const (Opcjonalnie) Stała TRUE/FALSEvalue określająca, czy wymusić stałą Przechwyć równe 0.
IfTRUEor pominięty, Przechwyćvalue jest obliczany normalnie; IfFALSEwartość Interceptvalue jest ustawiona na zero.

Zwracanie value

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

  • Nachylenie1, Nachylenie2, ..., Nachylenie: współczynniki odpowiadające każdemux-;
  • Przechwytywanie: przechwytywanie value;
  • StandardErrorSlope1, StandardErrorSlope2, ..., StandardErrorSlopeN: errorvalues standardowe dla współczynników Nachylenie1, Nachylenie2, ..., SlopeN;
  • StandardErrorIntercept: errorvalue standardowe dla stałej Intercept;
  • WspółczynnikOfDeterminacja: współczynnik determinacji (r²). Porównuje szacowane and rzeczywiste y-values, and zakresy w value z zakresu od 0 do 1: im wyższa value, tym wyższa korelacja w sample;
  • StandardError: standardowe error dla oszacowania y;
  • FStatistic: statystyka F, orvalueobserwowanych przez F. Użyj statystyki języka F, aby określić, czy obserwowana relacja między zależną and niezależnymi zmiennymi występuje przypadkowo;
  • DegreesOfFreedom: degrees wolności. Użyj tej value, aby ułatwić findvalues krytyczne dla języka F w tabeli statystycznej, and określić poziom ufności dla modelu;
  • RegressionSumOfSquares: regresja sum kwadratów;
  • ResidualSumOfSquares: reszty sum kwadratów.

Uwagi

columnY and columnXmusi all 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
  • Nachylenie1andPrzechwyć: współczynniki modelu liniowego obliczanego;
  • StandardErrorSlope1andStandardErrorIntercept: errorvalues standardowe dla powyższych współczynników;
  • WspółczynnikOfDetermination, StandardError, FStatistic, DegreesOfFreedom, RegressionSumOfSquaresandResidualSumOfSquares: 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 (date urodzenia jest automatycznie konwertowana na liczbę):

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

Related zawartości

LINESTX funkcje statystyczne