series_fit_line()
계열에 선형 회귀를 적용하여 여러 열을 반환합니다.
동적 숫자 배열이 포함된 식을 입력으로 사용하고 선형 회귀 를 수행하여 가장 적합한 선을 찾습니다. 이 함수는 시계열 배열에 사용되며, make-series 연산자의 출력에 적합합니다. 함수는 다음 열을 생성합니다.
rsquare
: r-square 는 맞춤 품질의 표준 측정값입니다. 값은 [0-1] 범위의 숫자이며 여기서 1은 가장 적합하며 0은 데이터의 순서가 지정되지 않고 줄에 맞지 않음을 의미합니다.slope
: 근사 선의 기울기(y=ax+b의 "a").variance
: 입력 데이터의 분산입니다.rvariance
: 입력 데이터 값과 근사값 간의 차이인 잔차 분산입니다.interception
: 근사 선의 가로채기(y=ax+b에서 "b").line_fit
: 가장 적합한 선의 일련의 값을 포함하는 숫자 배열입니다. 계열 길이는 입력 배열의 길이와 같습니다. 차트에 사용되는 값입니다.
Syntax
series_fit_line(
시리즈)
구문 규칙에 대해 자세히 알아봅니다.
매개 변수
이름 | 형식 | 필수 | Description |
---|---|---|---|
시리즈 | dynamic |
✔️ | 숫자 값의 배열입니다. |
팁
이 함수를 사용하는 가장 편리한 방법은 make-series 연산자의 결과에 적용하는 것입니다.
예제
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 | 기울기 | 분산 | 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 |
피드백
https://aka.ms/ContentUserFeedback
출시 예정: 2024년 내내 콘텐츠에 대한 피드백 메커니즘으로 GitHub 문제를 단계적으로 폐지하고 이를 새로운 피드백 시스템으로 바꿀 예정입니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.다음에 대한 사용자 의견 제출 및 보기