series_fit_line()

Wendet eine lineare Regression auf eine Reihe an und gibt mehrere Spalten zurück.

Verwendet einen Ausdruck, der dynamische numerische Array als Eingabe enthält und die lineare Regression ausführt, um die Linie zu finden, die am besten passt. Diese Funktion sollte für Zeitreihenarrays, die der Ausgabe des Operators „make-series“ entsprechen, verwendet werden. Die Funktion generiert die folgenden Spalten:

  • rsquare: r-quadrat ist ein Standardmaß für die Anpassungsqualität. Der Wert ist eine Zahl im Bereich [0-1], wobei 1 - die bestmögliche Übereinstimmung ist, und 0 bedeutet, dass die Daten nicht sortiert sind und keine Zeile passen.
  • slope: Neigung der ungefähren Linie ("a" von y=ax+b).
  • variance: Varianz der Eingabedaten.
  • rvariance: Restvarianz, die die Varianz zwischen den Eingabedatenwerten ist, die ungefähren.
  • interception: Abfangen der ungefähren Linie ("b" von y=ax+b).
  • line_fit: Numerisches Array, das eine Reihe von Werten der am besten angepassten Linie hält. Die Reihenlänge entspricht der Länge des Eingabearrays. Der Wert wird für die Diagrammerstellung verwendet.

Syntax

series_fit_line(X)

Argumente

  • x: Dynamisches Array numerischer Werte.

Tipp

Die einfachste Möglichkeit, diese Funktion zu verwenden, besteht darin, sie auf die Ergebnisse des Make-Series-Operators anzuwenden.

Beispiele

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 (RSquare,Slope,Variance,RVariance,Interception,LineFit)=series_fit_line(y)
| render timechart

Series fit line.

RSquare Steigung Variance 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