Бөлісу құралы:

LINEST

применяется:вычисляемый столбецвычисляемой таблицыизмерениевизуального вычисления

Использует метод "Наименьшие квадраты" для вычисления прямой линии, которая лучше всего соответствует заданным данным, а затем возвращает таблицу, описывающую линию. Уравнение для линии состоит из формы: y = Наклон1*x1 + Наклон2*x2 + ... + Перехват.

Синтаксис

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

Параметры

Срок Определение
columnY Столбец известных значений y. Должен иметь скалярный тип.
columnX Столбцы известных значений x. Должен иметь скалярный тип. Необходимо предоставить хотя бы один.
const (Необязательно) Константное значение, указывающее, следует ли принудительно перехватывать равным 0.Если или опущен, значение перехвата вычисляется нормально; Если , значение перехвата перехвата равно нулю.

Возвращаемое значение

Таблица с одной строкой, описывающая строку, а также дополнительную статистику. Это доступные столбцы:

  • Наклон1, Наклон2, ..., НаклонN: коэффициенты, соответствующие каждому значению x;
  • Перехват: перехват значения;
  • StandardErrorSlope1, StandardErrorSlope2, ..., StandardErrorSlopeN: стандартные значения ошибок для коэффициентов Наклон1, Наклон2, ..., НаклонN;
  • StandardErrorIntercept: стандартное значение ошибки для константы Перехват;
  • коэффициентOfDetermination: коэффициент определения (r 2). Сравнивает предполагаемые и фактические значения y и диапазоны значений от 0 до 1: чем выше значение, тем выше корреляция в образце;
  • StandardError: стандартная ошибка для оценки y;
  • FStatistic: статистика F или наблюдаемое значение F. Используйте статистику F, чтобы определить, возникает ли наблюдаемая связь между зависимыми и независимыми переменными случайно;
  • DegreesOfFreedom: степень свободы. Используйте это значение, чтобы помочь найти критически важные значения F в статистической таблице и определить уровень достоверности для модели;
  • регрессииSumOfSquares: сумма регрессии квадратов;
  • ОстаточныеОфСварес : остаточная сумма квадратов.

Замечания

columnY и все columnXдолжны принадлежать одной таблице.

Пример 1

Следующий запрос DAX:

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

Возвращает таблицу с одной строкой с десятью столбцами:

Наклон1 Перехватывать StandardErrorSlope1 StandardErrorIntercept КоэффициентOfDetermination
1.67703250456677 6.34550460373026 0.000448675725548806 0.279131821917317 0.995695557281456
StandardError FStatistic DegreesOfFreedom РегрессияSumOfSquares ОстаткиumOfSquares
60.9171030357485 13970688.6139993 60396 51843736761.658 224123120.339218
  • Наклон1 и Перехват: коэффициенты вычисляемой линейной модели;
  • StandardErrorSlope1 и StandardErrorIntercept: стандартные значения ошибок для приведенных выше коэффициентов;
  • КоэффициентOfDetermination, StandardError, FStatistic, DegreesOfFreedom, РегрессионSumOfSquares и ОстатокSumOfSquares: статистика регрессии по модели.

Для данной интернет-продажи эта модель прогнозирует сумму продажи по следующей формуле:

SalesAmount = Slope1 * TotalProductCost + Intercept

Пример 2

Следующий запрос DAX:

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

Возвращает таблицу с одной строкой с четырнадцатью столбцами:

  • Наклон1
  • Наклон2
  • Наклон3
  • Перехватывать
  • StandardErrorSlope1
  • StandardErrorSlope2
  • StandardErrorSlope3
  • StandardErrorIntercept
  • КоэффициентOfDetermination
  • StandardError
  • FStatistic
  • DegreesOfFreedom
  • РегрессияSumOfSquares
  • ОстаткиumOfSquares

Для данного клиента эта модель прогнозирует общий объем продаж по следующей формуле (дата рождения автоматически преобразуется в число):

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

Связанное содержимое

  • Last updated on