LINEST
aplica-se a:coluna calculada
tabela calculada
medida
cálculo visual
Usa o método Least Squares para calcular uma linha reta que melhor se ajusta aos dados especificados e retorna uma tabela que descreve a linha. A equação da linha é da forma: y = Slope1*x1 + Slope2*x2 + ... + Intercept.
Sintaxe
LINEST ( <columnY>, <columnX>[, …][, <const>] )
Parâmetros
Prazo | Definição |
---|---|
columnY |
A coluna de valores y conhecidos. Deve ter um tipo escalar. |
columnX |
As colunas de valores x conhecidos. Deve ter um tipo escalar. Pelo menos um deve ser fornecido. |
const |
(Opcional) Um valor de |
Valor de retorno
Uma tabela de linha única que descreve a linha, além de estatísticas adicionais. Estas são as colunas disponíveis:
- Slope1, Slope2, ..., SlopeN: os coeficientes correspondentes a cada valor x;
- Intercept: valor de interceptação;
- StandardErrorSlope1, StandardErrorSlope2, ..., StandardErrorSlopeN: os valores de erro padrão para os coeficientes Slope1, Slope2, ..., SlopeN;
StandardErrorIntercept: o valor de erro padrão para ade interceptação de constante; - CoeficientOfDetermination: o coeficiente de determinação (r²). Compara valores y estimados e reais e intervalos no valor de 0 a 1: quanto maior o valor, maior a correlação na amostra;
- StandardError: o erro padrão para a estimativa y;
- FStatistic: a estatística F ou o valor observado por F. Use a estatística F para determinar se a relação observada entre as variáveis dependentes e independentes ocorre por acaso;
- DegreesOfFreedom: os graus de liberdade. Use esse valor para ajudá-lo a encontrar valores F críticos em uma tabela estatística e determinar um nível de confiança para o modelo;
- RegressionSumOfSquares: a soma de regressão de quadrados;
- ResidualSumOfSquares: a soma residual de quadrados.
Observações
columnY
e os columnX
devem pertencer à mesma tabela.
Exemplo 1
A seguinte consulta DAX:
EVALUATE LINEST(
'FactInternetSales'[SalesAmount],
'FactInternetSales'[TotalProductCost]
)
Retorna uma tabela de linha única com dez colunas:
Inclinação1 | Interceptar | StandardErrorSlope1 | StandardErrorIntercept | CoefficientOfDetermination |
---|---|---|---|---|
1.67703250456677 | 6.34550460373026 | 0.000448675725548806 | 0.279131821917317 | 0.995695557281456 |
StandardError | FStatistic | DegreesOfFreedom | RegressionSumOfSquares | ResidualSumOfSquares |
---|---|---|---|---|
60.9171030357485 | 13970688.6139993 | 60396 | 51843736761.658 | 224123120.339218 |
- slope1 e Intercept: os coeficientes do modelo linear calculado;
- StandardErrorSlope1 e StandardErrorIntercept: os valores de erro padrão para os coeficientes acima;
- CoefficientOfDetermination, StandardError, FStatistic, DegreesOfFreedom, RegressionSumOfSquares e ResidualSumOfSquares: estatísticas de regressão sobre o modelo.
Para uma determinada venda pela Internet, este modelo prevê o valor da venda pela seguinte fórmula:
SalesAmount = Slope1 * TotalProductCost + Intercept
Exemplo 2
A seguinte consulta DAX:
EVALUATE LINEST(
'DimCustomer'[TotalSalesAmount],
'DimCustomer'[YearlyIncome],
'DimCustomer'[TotalChildren],
'DimCustomer'[BirthDate]
)
Retorna uma tabela de linha única com quatorze colunas:
- Inclinação1
- Inclinação2
- Inclinação3
- Interceptar
- StandardErrorSlope1
- StandardErrorSlope2
- StandardErrorSlope3
- StandardErrorIntercept
- CoefficientOfDetermination
- StandardError
- FStatistic
- DegreesOfFreedom
- RegressionSumOfSquares
- ResidualSumOfSquares
Para um determinado cliente, esse modelo prevê o total de vendas pela fórmula a seguir (a data de nascimento é convertida automaticamente em um número):
TotalSalesAmount = Slope1 * YearlyIncome + Slope2 * TotalChildren + Slope3 * BirthDate + Intercept
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Funções estatísticas LINESTX