LINESTX

Dotyczy:kolumna obliczeniowatabela obliczeniowaMeasureobliczenia wizualne

Używa metody Least Squares do calculate linii prostej, która najlepiej pasuje do danych, a następnie zwraca tabelę opisującą linię. Wynik danych z wyrażeń obliczanych dla każdego wiersza w tabeli. Równanie dla linii ma postać: y = Nachylenie1*x1 + Nachylenie2*x2 + ... + Przechwyć.

Składnia

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

Parametry

Termin	Definicja
table	Tabela zawierająca wiersze, dla których zostaną obliczone wyrażenia.
expressionY	Wyrażenie, które ma zostać ocenione dla każdego wiersza tabeli, w celu uzyskania znanegovaluesy- . Musi mieć typ skalarny.
expressionX	Wyrażenia, które mają być obliczane dla każdego wiersza tabeli, aby uzyskać znane 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.

Przykład 1

Następujące zapytanie DAX:

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

Zwraca tabelę z jednym wierszem z dziesięcioma kolumnami:

Nachylenie1	Przechwycić	StandardErrorSlope1	StandardErrorIntercept	WspółczynnikOfDeterminacja
6.42271517588	-410592.76216	0.24959467764561	307826.343996223	0.973535860750193

StandardError	Statystyka FStatistic	DegreesOfFreedom	RegressionSumOfSquares	ResztySumOfSquares
630758.1747292	662.165707642	18	263446517001130	7161405749781.07

• Nachylenie1andPrzechwyć: współczynniki modelu liniowego obliczanego;
• StandardErrorSlope1andStandardErrorIntercept: errorvalues standardowe dla powyższych współczynników;
• WspółczynnikOfDetermination, StandardError, FStatistic, DegreesOfFreedom, RegressionSumOfSquaresandResidualSumOfSquares: statystyki regresji dotyczące modelu.

Dla danego terytorium sprzedaży ten model przewiduje łączną sprzedaż według następującej formuły:

Total Sales = Slope1 * Population + Intercept

Przykład 2

Następujące zapytanie DAX:

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

Zwraca tabelę z jednym wierszem z dwunastoma kolumnami:

Nachylenie1	Nachylenie 2	Przechwycić	StandardErrorSlope1
69.0435458093763	33.005949841721	-871.118539339539	0.872588875481658

StandardErrorSlope2	StandardErrorIntercept	WspółczynnikOfDeterminacja	StandardError
6.21158863903435	26.726292527427	0.984892920482022	68.5715034014342

Statystyka FStatistic	DegreesOfFreedom	RegressionSumOfSquares	ResztySumOfSquares
3161.91535144391	97	29734974.9782379	456098.954637092

Dla danego klienta ten model przewiduje łączną sprzedaż według następującej formuły:

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

Related zawartości

LINEST funkcje statystyczne