series_fit_line_dynamic()

Применяет линейную регрессию к ряду, возвращая динамический объект.

Принимает выражение, содержащее динамический числовой массив, в качестве входных данных и выполняет линейную регрессию , чтобы найти наиболее подходящую для него линию. Эту функцию следует использовать для массивов временных рядов, чтобы подбирать выходные данные оператора make-series. Он создает динамическое значение со следующим содержимым:

• rsquare: r-квадрат является стандартной мерой качества соответствия. Это число в диапазоне [0–1], где 1 является наиболее подходящим, а 0 означает, что данные не упорядочены и не соответствуют ни одной строке.
• slope: наклон приблизительной линии (значение от y=ax+b)
• variance: отклонение входных данных
• rvariance: остаточная дисперсия, которая представляет собой дисперсию между входными и приблизительными значениями данных.
• interception: перехват приближенной линии ( b-значение из y=ax+b)
• line_fit: числовой массив, содержащий последовательность значений наиболее подходящей линии. Длина ряда равна длине входного массива. Он используется в основном для построения диаграмм.

Этот оператор похож на series_fit_line, но в отличие от series-fit-line него возвращает динамический контейнер.

Синтаксис

series_fit_line_dynamic(Серии)

Дополнительные сведения о соглашениях о синтаксисе.

Параметры

Имя	Тип	Обязательно	Описание
Серии	dynamic	✔️	Массив числовых значений.

Совет

Наиболее удобным способом использования этой функции является применение ее к результатам оператора make-series .

Примеры

Выполнить запрос

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 fit=series_fit_line_dynamic(y)
| extend
    RSquare=fit.rsquare,
    Slope=fit.slope,
    Variance=fit.variance,
    RVariance=fit.rvariance,
    Interception=fit.interception,
    LineFit=fit.line_fit
| render timechart

RSquare	Кривизна	Variance	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