series_fit_line_dynamic()
Область применения: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel
Применяет линейную регрессию к ряду, возвращая динамический объект.
Принимает выражение, содержащее динамический числовый массив в качестве входных данных, и выполняет линейную регрессию , чтобы найти строку, которая лучше всего подходит для него. Эту функцию следует использовать для массивов временных рядов, чтобы подбирать выходные данные оператора make-series. Он создает динамическое значение со следующим содержимым:
rsquare
: r-квадрат является стандартной мерой качества соответствия. Это число в диапазоне [0-1], где 1 лучше всего подходит, и 0 означает, что данные не упорядочены и не соответствуют какой-либо строке.slope
: наклон приблизительной линии ( значение от y=ax+b)variance
: дисперсию входных данныхrvariance
: остаточное отклонение, которое является дисперсией между входными значениями данных и приблизительными.interception
: перехват приблизительной строки ( b-value из y=ax+b)line_fit
: числовый массив, содержащий ряд значений оптимальной линии. Длина ряда равна длине входного массива. Он используется главным образом для диаграммы.
Этот оператор похож на series_fit_line, но в отличие от series-fit-line
него возвращает динамический контейнер.
Синтаксис
series_fit_line_dynamic(
серия)
Дополнительные сведения о соглашениях синтаксиса.
Параметры
Имя (название) | Type | Обязательно | Описание |
---|---|---|---|
серия | dynamic |
✔️ | Массив числовых значений. |
Совет
Наиболее удобным способом использования этой функции является применение его к результатам оператора make-series .
Примеры
print
id=' ',
x=range(bin(now(), 1h) - 11h, bin(now(), 1h), 1h),
y=dynamic([2, 5, 6, 8, 11, 15, 17, 18, 25, 26, 30, 30])
| extend fit=series_fit_line_dynamic(y)
| extend
RSquare=fit.rsquare,
Slope=fit.slope,
Variance=fit.variance,
RVariance=fit.rvariance,
Interception=fit.interception,
LineFit=fit.line_fit
| render timechart
RSquare | Кривизна | Отклонение | RVariance | Interception | LineFit |
---|---|---|---|---|---|
0,982 | 2,730 | 98,628 | 1,686 | -1,666 | 1.064, 3.7945, 6.526, 9.256, 11.987, 14.718, 17.449, 20.180, 22.910, 25.641, 28.371, 31.102 |