Lezen in het Engels

Delen via


LINESTX

Van toepassing op:berekende kolomberekende tabelMeasureVisuele berekening

Gebruikt de methode Least Squares om een rechte lijn te calculate die het beste bij de opgegeven gegevens past en retourneert vervolgens een tabel met een beschrijving van de lijn. Het gegevensresultaat van expressies die voor elke rij in een tabel worden geëvalueerd. De vergelijking voor de lijn is van de vorm: y = Helling1*x1 + Helling2*x2 + ... + Snijpunt.

Syntaxis

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

Parameters

Term Definitie
table De tabel met de rijen waarvoor de expressies worden geëvalueerd.
expressionY De expressie die moet worden geëvalueerd voor elke rij van de tabel, om de bekende y-valueste verkrijgen. Moet scalaire typen hebben.
expressionX De expressies die moeten worden geëvalueerd voor elke rij van de tabel, om de bekende x-valueste verkrijgen. Moet scalaire typen hebben. Er moet ten minste één worden opgegeven.
const (Optioneel) Een constante TRUE/FALSEvalue die aangeeft of de constante snijpunt moet worden afgedwongen op gelijk aan 0.
IfTRUEor weggelaten, wordt de Snijpuntvalue normaal berekend; IfFALSEis de Snijpunt-value ingesteld op nul.

value retourneren

Een tabel met één rij die de lijn beschrijft, plus aanvullende statistieken. Dit zijn de beschikbare kolommen:

  • helling1, helling2, ..., hellingscoëfficiënten: de coëfficiënten die overeenkomen met elke x-value;
  • Snijpunt: snijpunt value;
  • StandardErrorSlope1, StandardErrorSlope2, ..., StandardErrorSlopeN: de standaard errorvalues voor de coëfficiënten Helling1, Helling2, ..., Hellingscoëfficiënten;
  • StandardErrorIntercept: de standaard errorvalue voor de constante Snijpunt;
  • CoëfficiëntOfDeterminatie: de bepalingscoëfficiënt (r²). Vergelijkt geschatte and werkelijkevalues, and bereiken in value van 0 tot en met 1: hoe hoger de value, hoe hoger de correlatie in de sample;
  • StandardError-: de standaard error voor de schatting van de y;
  • FStatistic: de F-statistiek, or de waargenomen value. Gebruik de statistiek F om te bepalen of de waargenomen relatie tussen de afhankelijke and onafhankelijke variabelen toevallig plaatsvindt;
  • DegreesOfFreedom: het degrees van vrijheid. Gebruik deze value om u te helpen bij het find van F-kritieke values in een statistische tabel and een betrouwbaarheidsniveau voor het model te bepalen;
  • RegressionSumOfSquares: de regressie sum van kwadraten;
  • ResidualSumOfSquares: het rest sum van kwadraten.

Voorbeeld 1

De volgende DAX query:

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]
)

Retourneert een tabel met één rij met tien kolommen:

Helling1 Onderscheppen StandardErrorSlope1 StandardErrorIntercept CoëfficiëntOfDeterminatie
6.42271517588 -410592.76216 0.24959467764561 307826.343996223 0.973535860750193
StandardError Statistiek DegreesOfFreedom RegressionSumOfSquares ResidualSumOfSquares
630758.1747292 662.165707642 18 263446517001130 7161405749781.07
  • Helling1andSnijpunt: de coëfficiënten van het berekende lineaire model;
  • StandardErrorSlope1andStandardErrorIntercept: de standaard errorvalues voor de bovenstaande coëfficiënten;
  • CoefficientOfDetermination, StandardError, FStatistic, DegreesOfFreedom, RegressionSumOfSquaresandResidualSumOfSquares: regressiestatistieken over het model.

Voor een bepaald verkoopgebied voorspelt dit model de totale verkoop met de volgende formule:

Total Sales = Slope1 * Population + Intercept

Voorbeeld 2

De volgende DAX query:

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]
)

Retourneert een tabel met één rij met twaalf kolommen:

Helling1 Helling2 Onderscheppen StandardErrorSlope1
69.0435458093763 33.005949841721 -871.118539339539 0.872588875481658
StandardErrorSlope2 StandardErrorIntercept CoëfficiëntOfDeterminatie StandardError
6.21158863903435 26.726292527427 0.984892920482022 68.5715034014342
Statistiek DegreesOfFreedom RegressionSumOfSquares ResidualSumOfSquares
3161.91535144391 97 29734974.9782379 456098.954637092

Voor een bepaalde klant voorspelt dit model de totale verkoop met de volgende formule:

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

LINEST
statistische functies