Бөлісу құралы:

LINESTX

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. Результат данных из выражений, вычисляемых для каждой строки в таблице. Уравнение для линии состоит из формы: y = Наклон1*x1 + Наклон2*x2 + ... + Перехват.

Синтаксис

LINESTX ( <table>, <expressionY>, <expressionX>[, …][, <const>] )

Параметры

Срок Определение
table Таблица, содержащая строки, для которых будут оцениваться выражения.
expressionY Выражение, вычисляемого для каждой строки таблицы, для получения известных значений y. Должен иметь скалярный тип.
expressionX Выражения, которые необходимо оценить для каждой строки таблицы, для получения известных x-значений. 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.

Пример 1

Следующий запрос DAX:

DEFINE VAR TotalSalesByRegion = SUMMARIZECOLUMNS(
    'Sales Territory'[Sales Territory Key],
    'Sales Territory'[Population],
    "Total Sales", SUM(Sales[Sales Amount])
)
EVALUATE LINESTX(
    'TotalSalesByRegion',
    [Total Sales],
    [Population]
)

Возвращает таблицу с одной строкой с десятью столбцами:

Наклон1 Перехватывать StandardErrorSlope1 StandardErrorIntercept КоэффициентOfDetermination
6.42271517588 -410592.76216 0.24959467764561 307826.343996223 0.973535860750193
StandardError FStatistic DegreesOfFreedom РегрессияSumOfSquares ОстаткиumOfSquares
630758.1747292 662.165707642 18 263446517001130 7161405749781.07
  • 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 территории продаж эта модель прогнозирует общий объем продаж по следующей формуле:

Total Sales = Slope1 * Population + Intercept

Пример 2

Следующий запрос DAX:

DEFINE VAR TotalSalesByCustomer = SUMMARIZECOLUMNS(
    'Customer'[Customer ID],
    'Customer'[Age],
    'Customer'[NumOfChildren],
    "Total Sales", SUM(Sales[Sales Amount])
)
EVALUATE LINESTX(
    'TotalSalesByCustomer',
    [Total Sales],
    [Age],
    [NumOfChildren]
)

Возвращает таблицу с одной строкой с двенадцатью столбцами:

Наклон1 Наклон2 Перехватывать StandardErrorSlope1
69.0435458093763 33.005949841721 -871.118539339539 0.872588875481658
StandardErrorSlope2 StandardErrorIntercept КоэффициентOfDetermination StandardError
6.21158863903435 26.726292527427 0.984892920482022 68.5715034014342
FStatistic DegreesOfFreedom РегрессияSumOfSquares ОстаткиumOfSquares
3161.91535144391 97 29734974.9782379 456098.954637092

Для данного клиента эта модель прогнозирует общий объем продаж по следующей формуле:

Total Sales = Slope1 * Age + Slope2 * NumOfChildren + Intercept

Связанное содержимое

  • Last updated on