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LINEST

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S’applique à :Colonne calculéeTable calculéeMesureCalcul visuel

Utilise la méthode des moindres carrés pour calculer une ligne droite qui correspond le mieux aux données spécifiées, puis retourne une table décrivant la ligne. L’équation de la ligne est sous la forme : y = Slope1*x1 + Slope2*x2 + ... + Intercept.

Syntaxe

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

Paramètres

Terme Définition
colonneY Colonne des valeurs y connues. Doit avoir un type scalaire.
colonneX Colonnes des valeurs x connues. Doit avoir un type scalaire. Au moins une doit être fournie.
const (Facultatif) Valeur TRUE/FALSE constante spécifiant s’il faut forcer la constante Intercept pour qu’elle soit égale à 0.
Si la valeur EST TRUE ou omise, la valeur Intercept est calculée normalement ; si la valeur est FALSE, la valeur Intercept est définie sur zéro.

Valeur retournée

Table monoligne décrivant la ligne, plus des statistiques supplémentaires. Voici les colonnes disponibles :

  • Slope1, Slope2, ..., SlopeN : coefficients correspondant à chaque valeur x ;
  • Intercept : valeur intercept ;
  • StandardErrorSlope1, StandardErrorSlope2, ..., StandardErrorSlopeN : valeurs d’erreur standard pour les coefficients Slope1, Slope2, ..., SlopeN ;
  • StandardErrorIntercept : valeur d’erreur standard pour la constante Intercept ;
  • CoefficientOfDetermination : coefficient de détermination (r²). Compare les valeurs y estimées et réelles, et pointe vers les valeurs de 0 à 1 : plus la valeur est élevée, plus la corrélation dans l’échantillon est élevée ;
  • StandardError : erreur standard pour l’estimation y ;
  • FStatistic : statistique F, ou valeur observée par F. Utilisez la statistique F pour déterminer si la relation observée entre les variables dépendantes et indépendantes se produit par hasard ;
  • DegreesOfFreedom : degrés de liberté. Utilisez cette valeur pour vous aider à trouver des valeurs F critiques dans une table statistique et à déterminer un niveau de confiance pour le modèle ;
  • RegressionSumOfSquares : somme de régression des carrés ;
  • ResidualSumOfSquares : somme résiduelle des carrés.

Notes

La <colonneY> et les <colonnesX> doivent toutes appartenir à la même table.

Exemple 1

La requête DAX suivante :

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

Retourne une table monoligne avec dix colonnes :

Slope1 Intercepter StandardErrorSlope1 StandardErrorIntercept CoefficientOfDetermination
1.67703250456677 6.34550460373026 0.000448675725548806 0.279131821917317 0.995695557281456
StandardError FStatistic DegreesOfFreedom RegressionSumOfSquares ResidualSumOfSquares
60.9171030357485 13970688.6139993 60396 51843736761.658 224123120.339218
  • Slope1 et Intercept : coefficients du modèle linéaire calculé ;
  • StandardErrorSlope1 et StandardErrorIntercept : valeurs d’erreur standard pour les coefficients ci-dessus ;
  • CoefficientOfDetermination, StandardError, FStatistic, DegreesOfFreedom, RegressionSumOfSquares et ResidualSumOfSquares : statistiques de régression sur le modèle.

Pour une vente Internet donnée, ce modèle prédit le montant de la vente selon la formule suivante :

SalesAmount = Slope1 * TotalProductCost + Intercept

Exemple 2

La requête DAX suivante :

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

Retourne une table monoligne avec quatorze colonnes :

  • Slope1
  • Slope2
  • Slope3
  • Intercepter
  • StandardErrorSlope1
  • StandardErrorSlope2
  • StandardErrorSlope3
  • StandardErrorIntercept
  • CoefficientOfDetermination
  • StandardError
  • FStatistic
  • DegreesOfFreedom
  • RegressionSumOfSquares
  • ResidualSumOfSquares

Pour un client donné, ce modèle prédit le total des ventes selon la formule suivante (la date de naissance est automatiquement convertie en nombre) :

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

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