LINESTX

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. Os dados resultam de expressões avaliadas para cada linha de uma tabela. A equação para a linha é da forma: y = Slope1*x1 + Slope2*x2 + ... + Intercept.

Sintaxe

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

Parâmetros

Termo	Definição
tabela	A tabela que contém as linhas para as quais as expressões serão avaliadas.
expressãoY	A expressão a ser avaliada para cada linha da tabela, para obter os valores y conhecidos. Deve ter tipo escalar.
expressãoX	As expressões a serem avaliadas para cada linha da tabela, para obter os 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.

Exemplo 1

A seguinte consulta 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]
)

Devolve uma tabela de linha única com dez colunas:

Inclinação1	Intercetação	StandardErrorSlope1	StandardErrorIntercept	CoefficientOfDetermination
6.42271517588	-410592.76216	0.24959467764561	307826.343996223	0.973535860750193

Erro padrão	FStatistic	Graus de Liberdade	RegressãoSomaDosQuadrados	ResidualSumOfSquares
630758.1747292	662.165707642	18	263446517001130	7161405749781.07

• 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 um determinado território de vendas, este modelo prevê as vendas totais pela seguinte fórmula:

Total Sales = Slope1 * Population + Intercept

Exemplo 2

A seguinte consulta 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]
)

Devolve uma tabela de linha única com doze colunas:

Inclinação1	Inclinação2	Intercetação	StandardErrorSlope1
69.0435458093763	33.005949841721	-871.118539339539	0.872588875481658

StandardErrorSlope2	StandardErrorIntercept	CoefficientOfDetermination	Erro padrão
6.21158863903435	26.726292527427	0.984892920482022	68.5715034014342

FStatistic	Graus de Liberdade	RegressãoSomaDosQuadrados	ResidualSumOfSquares
3161.91535144391	97	29734974.9782379	456098.954637092

Para um determinado cliente, este modelo prevê as vendas totais pela seguinte fórmula:

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

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