LINEST

Aplica-se a:Colunacalculada Tabelacalculada MedidaCálculo visual

Usa o método Mínimos Quadrados para calcular uma linha reta que melhor se ajusta aos dados fornecidos e, em seguida, retorna uma tabela descrevendo a linha. A equação para a linha é da forma: y = Slope1*x1 + Slope2*x2 + ... + Intercept.

Sintaxe

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

Parâmetros

Termo	Definição
colunaY	A coluna de valores y conhecidos. Deve ter tipo escalar.
colunaX	As colunas de valores x conhecidos. Deve ter tipo escalar. Pelo menos um deve ser fornecido.
const	(Opcional) Um valor constante TRUE/FALSE especificando se a constante Intercept deve ser forçada a ser igual a 0. Se TRUE ou omitido, o valor Intercept é calculado normalmente; Se FALSE, o valor Intercept é definido como zero.

Valor devolvido

Uma tabela de linha única descrevendo a linha, além de estatísticas adicionais. Estas são as colunas disponíveis:

• Slope1, Slope2, ..., SlopeN: os coeficientes correspondentes a cada valor x;
• Intercetar: valor de intercetação;
• StandardErrorSlope1, StandardErrorSlope2, ..., StandardErrorSlopeN: os valores de erro padrão para os coeficientes Slope1, Slope2, ..., SlopeN;
• StandardErrorIntercept: o valor de erro padrão para a constante Intercept;
• CoefficientOfDetermination: o coeficiente de determinação (r²). Compara valores y estimados e reais, e varia em 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 F-observado. Use a estatística F para determinar se a relação observada entre as variáveis dependentes e independentes ocorre por acaso;
• GrausOfFreedom: os graus de liberdade. Use esse valor para ajudá-lo a encontrar valores críticos F em uma tabela estatística e determinar um nível de confiança para o modelo;
• RegressionSumOfSquares: a soma dos quadrados da regressão;
• ResidualSumOfSquares: a soma residual dos quadrados.

Observações

<columnY> e columnX's>< devem pertencer à mesma tabela.

Exemplo 1

A seguinte consulta DAX:

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

Devolve uma tabela de linha única com dez colunas:

Inclinação1	Intercetação	StandardErrorSlope1	StandardErrorIntercept	CoefficientOfDetermination
1.67703250456677	6.34550460373026	0.000448675725548806	0.279131821917317	0.995695557281456

Erro padrão	FStatistic	Graus de Liberdade	RegressãoSomaDosQuadrados	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]
)

Devolve uma tabela de linha única com catorze colunas:

• Inclinação1
• Inclinação2
• Inclinação3
• Intercetação
• StandardErrorSlope1
• StandardErrorSlope2
• StandardErrorSlope3
• StandardErrorIntercept
• CoefficientOfDetermination
• Erro padrão
• FStatistic
• Graus de Liberdade
• RegressãoSomaDosQuadrados
• ResidualSumOfSquares

Para um determinado cliente, este modelo prevê as vendas totais pela seguinte fórmula (a data de nascimento é automaticamente convertida num número):

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

Conteúdos relacionados

LINESTX
Funções estatísticas