Поделиться через

LINEST

  • Статья

применимо:вычисляемый столбецвычисляемой таблицеMeasureвизуального вычисления

Использует метод "Наименьшие квадраты", чтобы calculate прямую линию, которая лучше всего соответствует заданным данным, а затем возвращает таблицу, описывающую строку. Уравнение для линии состоит из формы: y = Наклон1*x1 + Наклон2*x2 + ... + Перехват.

Синтаксис

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

Параметры

Срок Определение
columnY Столбец известныхvaluesy. Должен иметь скалярный тип.
columnX Столбцы известныхvaluesx. Должен иметь скалярный тип. Необходимо предоставить хотя бы один.
const (Необязательно) Константой TRUE/FALSEvalue, указывающей, следует ли принудительно перехватывать равным 0.
IfTRUEor опущено, перехватvalue вычисляется нормально; IfFALSE, перехватvalue имеет значение нулю.

Возврат value

Таблица с одной строкой, описывающая строку, а также дополнительную статистику. Это доступные столбцы:

  • Наклон1, Наклон2, ..., НаклонN: коэффициенты, соответствующие каждому x-value;
  • Перехват: перехват value;
  • StandardErrorSlope1, StandardErrorSlope2, ..., StandardErrorSlopeN: стандарт errorvalues для коэффициентов Наклон1, Наклон2, ..., НаклонN;
  • StandardErrorIntercept: стандартный errorvalue для константы Перехват;
  • коэффициентOfDetermination: коэффициент определения (r 2). Сравнивает предполагаемые and фактическиеvaluesy, and диапазоны в value от 0 до 1: чем выше value, тем выше корреляция в sample;
  • StandardError: стандартная error для оценки y;
  • FStatistic: статистика F orvalue. Используйте статистику F, чтобы определить, возникает ли наблюдаемая связь между зависимыми and независимыми переменными случайно;
  • DegreesOfFreedom: degrees свободы. Используйте эту value, чтобы помочь вам find критически важных values в статистической таблице, and определить уровень достоверности для модели;
  • регрессииSumOfSquares: регрессия sum квадратов;
  • ОстатокSumOfSquares: остаточные sum квадратов.

Замечания

columnY and columnXдолжны all принадлежать той же таблице.

Пример 1

Следующий запрос DAX:

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

Возвращает таблицу с одной строкой с десятью столбцами:

Наклон1 Перехватывать StandardErrorSlope1 StandardErrorIntercept КоэффициентOfDetermination
1.67703250456677 6.34550460373026 0.000448675725548806 0.279131821917317 0.995695557281456
StandardError FStatistic DegreesOfFreedom РегрессияSumOfSquares ОстаткиumOfSquares
60.9171030357485 13970688.6139993 60396 51843736761.658 224123120.339218
  • Наклон1andПерехват: коэффициенты вычисляемой линейной модели;
  • StandardErrorSlope1andStandardErrorIntercept: стандартный errorvalues для приведенных выше коэффициентов;
  • КоэффициентOfDetermination, StandardError, FStatistic, DegreesOfFreedom, РегрессионSumOfSquaresandОстатокSumOfSquares: статистика регрессии по модели.

Для данной интернет-продажи эта модель прогнозирует сумму продажи по следующей формуле:

SalesAmount = Slope1 * TotalProductCost + Intercept

Пример 2

Следующий запрос DAX:

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

Возвращает таблицу с одной строкой с четырнадцатью столбцами:

  • Наклон1
  • Наклон2
  • Наклон3
  • Перехватывать
  • StandardErrorSlope1
  • StandardErrorSlope2
  • StandardErrorSlope3
  • StandardErrorIntercept
  • КоэффициентOfDetermination
  • StandardError
  • FStatistic
  • DegreesOfFreedom
  • РегрессияSumOfSquares
  • ОстаткиumOfSquares

Для данного клиента эта модель прогнозирует общий объем продаж по следующей формуле (date рождения автоматически преобразуется в число):

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

содержимое Related

LINESTX Статистические функции