series_fit_line_dynamic()
Applique une régression linéaire sur une série, retournant un objet dynamique.
Prend une expression contenant un tableau numérique dynamique comme entrée et effectue une régression linéaire pour trouver la ligne qui lui correspond le mieux. Cette fonction doit être utilisée sur des tableaux de séries chronologiques, pour correspondre à la sortie de l’opérateur make-series. Il génère une valeur dynamique avec le contenu suivant :
rsquare
: r-square est une mesure standard de la qualité de l’ajustement. Il s’agit d’un nombre dans la plage [0-1], où 1 est le meilleur ajustement possible, et 0 signifie que les données ne sont pas triées et ne correspondent à aucune ligneslope
: Pente de la ligne approximative (valeur a de y=ax+b)variance
: variance des données d’entréervariance
: variance résiduelle qui correspond à la variance entre les valeurs de données d’entrée et les valeurs approximatives.interception
: interception de la ligne approximative (valeur b de y=ax+b)line_fit
: tableau numérique contenant une série de valeurs de la ligne la mieux adaptée. La longueur de la série est égale à la longueur du tableau d’entrée. Il est principalement utilisé pour la création de graphiques.
Cet opérateur est similaire à series_fit_line, mais contrairement à series-fit-line
un sac dynamique.
Syntax
series_fit_line_dynamic(
Série)
Découvrez les conventions de syntaxe.
Paramètres
Nom | Type | Obligatoire | Description |
---|---|---|---|
Série | dynamic |
✔️ | Tableau de valeurs numériques. |
Conseil
La façon la plus pratique d’utiliser cette fonction consiste à l’appliquer aux résultats de l’opérateur make-series .
Exemples
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 | Pente | 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 |
Commentaires
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