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LINEST

  • Artigo

aplica-se a:coluna calculadatabela calculadaMeasurecálculo visual

Usa o método Least Squares para calculate uma linha reta que melhor se ajusta aos dados especificados e retorna uma tabela que descreve a linha. A equação da linha é da forma: y = Slope1*x1 + Slope2*x2 + ... + Intercept.

Sintaxe

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

Parâmetros

Prazo Definição
columnY A coluna do conhecido y-values. Deve ter um tipo escalar.
columnX As colunas de x-valuesconhecidas . Deve ter um tipo escalar. Pelo menos um deve ser fornecido.
const (Opcional) Uma constante especificando se a constante Intercept igual a 0. omitido, o do Intercept é calculado normalmente; , a Intercept está definida como zero.

Retornar value

Uma tabela de linha única que descreve a linha, além de estatísticas adicionais. Estas são as colunas disponíveis:

  • Slope1, Slope2, ..., SlopeN: os coeficientes correspondentes a cada x-value;
  • Intercept: interceptar value;
  • StandardErrorSlope1, StandardErrorSlope2, ..., StandardErrorSlopeN: a errorvalues padrão para os coeficientes Slope1, Slope2, ..., SlopeN;
  • StandardErrorIntercept: o padrão para ode Interceptação constante;
  • CoeficientOfDetermination: o coeficiente de determinação (r²). Compara and real y-values, and intervalos em value de 0 a 1: quanto maior a value, maior a correlação no sample;
  • StandardError: o error padrão para a estimativa y;
  • FStatistic: a estatística F, or o valueobservado por F. Use a estatística F para determinar se a relação observada entre as variáveis independentes and dependentes ocorre por acaso;
  • DegreesOfFreedom: o degrees da liberdade. Use este value para ajudá-lo a findvalues F críticos em uma tabela estatística, and determinar um nível de confiança para o modelo;
  • RegressionSumOfSquares: a sum de regressão de quadrados;
  • ResidualSumOfSquares: a sum residual de quadrados.

Observações

columnY and os columnXdevem all pertencer à mesma tabela.

Exemplo 1

A seguinte consulta DAX:

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

Retorna uma tabela de linha única com dez colunas:

Inclinação1 Interceptar StandardErrorSlope1 StandardErrorIntercept CoefficientOfDetermination
1.67703250456677 6.34550460373026 0.000448675725548806 0.279131821917317 0.995695557281456
StandardError FStatistic DegreesOfFreedom RegressionSumOfSquares ResidualSumOfSquares
60.9171030357485 13970688.6139993 60396 51843736761.658 224123120.339218
  • Intercept: os coeficientes do modelo linear calculado;
  • StandardErrorSlope1andStandardErrorIntercept: a errorvalues padrão para os coeficientes acima;
  • CoefficientOfDetermination, StandardError, FStatistic, DegreesOfFreedom, RegressionSumOfSquaresandResidualSumOfSquares: estatísticas de regressão sobre o modelo.

Para uma determinada venda pela Internet, este modelo prevê o valor da venda pela seguinte fórmula:

SalesAmount = Slope1 * TotalProductCost + Intercept

Exemplo 2

A seguinte consulta DAX:

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

Retorna uma tabela de linha única com quatorze colunas:

  • Inclinação1
  • Inclinação2
  • Inclinação3
  • Interceptar
  • StandardErrorSlope1
  • StandardErrorSlope2
  • StandardErrorSlope3
  • StandardErrorIntercept
  • CoefficientOfDetermination
  • StandardError
  • FStatistic
  • DegreesOfFreedom
  • RegressionSumOfSquares
  • ResidualSumOfSquares

Para um determinado cliente, esse modelo prevê o total de vendas pela fórmula a seguir (o date de nascimento é convertido automaticamente em um número):

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

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