series_fit_line()

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

Verwendet einen Ausdruck, der ein dynamisches numerisches Array als Eingabe enthält, und führt eine lineare Regression durch, um die Am besten geeignete Zeile zu finden. Diese Funktion sollte für Zeitreihenarrays, die der Ausgabe des Operators „make-series“ entsprechen, verwendet werden. Die Funktion generiert die folgenden Spalten:

  • rsquare: r-square ist ein Standardmaß für die Passqualität. Der Wert ist eine Zahl im Bereich [0-1], wobei 1 - die bestmögliche Anpassung ist, und 0 bedeutet, dass die Daten ungeordnet sind und keiner Zeile entsprechen.
  • slope: Steigung der ungefähren Linie ("a" von y=ax+b).
  • variance: Varianz der Eingabedaten.
  • rvariance: Restabweichung, die die Varianz zwischen den Eingabedatenwerten und den ungefähren Werten darstellt.
  • interception: Abfangen der ungefähren Linie ("b" von y=ax+b).
  • line_fit: Numerisches Array mit einer Reihe von Werten der am besten angepassten Linie. Die Reihenlänge entspricht der Länge des Eingabearrays. Der wert, der für die Diagrammerstellung verwendet wird.

Syntax

series_fit_line(Serie)

Erfahren Sie mehr über Syntaxkonventionen.

Parameter

Name Typ Erforderlich BESCHREIBUNG
Serie dynamic ✔️ Ein Array numerischer Werte.

Tipp

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

Beispiele

Abfrage ausführen

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

Reihenpasslinie.

RSquare Steigung Varianz 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