series_fit_line()

系列に線形回帰を適用し、複数の列を返します。

動的数値配列を含む式を入力として受け取り、最も適合する直線を見つけるために線形回帰を行います。 この関数は、make-series 演算子の出力に適合させるために、時系列配列で使用する必要があります。 この関数は、次の列を生成します。

• rsquare: 決定係数は、適合度の標準的な測定方法です。 値は [0-1] の範囲の数値です。1 は適合度が最も高いことを表し、0 はデータが順序付けされておらず、どの直線にも適合しないことを意味します。
• slope: 近似線の傾き (y=ax+b の "a")。
• variance: 入力データの分散。
• rvariance: 入力データ値と近似値との間の分散である残差分散。
• interception: 近似線の切片 (y=ax+b の "b")。
• line_fit: 最も適合する直線の値の系列を保持する数値配列。 系列の長さは入力配列の長さと同じです。 値はグラフ化に使用されます。

構文

series_fit_line(series)

構文規則について詳しく知る。

パラメーター

名前	型	必須	説明
シリーズ	dynamic	✔️	数値の配列。

ヒント

この関数の最も便利な使い方は、make-series 演算子の結果に適用することです。

例

クエリを実行する

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

rsquare	傾き	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