LINESTX
Vzťahuje sa na:vypočítaný stĺpec
vypočítanej tabuľky
vizuálového výpočtu
Použije metódu Najmenej štvorcov na výpočet priamej čiary, ktorá najlepšie vyhovuje daným údajom, a potom vráti tabuľku popisujúcu čiaru. Údaje sú výsledkom výrazov vyhodnotených pre každý riadok v tabuľke. Rovnica pre riadok je v tvare: y = Slope1*x1 + Slope2*x2 + ... + Intercept.
Syntax
LINESTX ( <table>, <expressionY>, <expressionX>[, …][, <const>] )
Parametre
Termín | Definícia |
---|---|
table |
Tabuľka obsahujúca riadky, pre ktoré sa budú vyhodnocovať výrazy. |
expressionY |
Výraz, ktorý sa má vyhodnotiť pre každý riadok tabuľky na získanie známych hodnôt y. Musí mať skalárny typ. |
expressionX |
Výrazy, ktoré sa majú vyhodnotiť pre každý riadok tabuľky, aby sa získali známe hodnoty x. Musí mať skalárny typ. Musí byť poskytnutá aspoň jedna. |
const |
(Voliteľné) Konštantná TRUE /FALSE hodnotu určujúcu, či sa má konštanta intercept rovná 0.Ak TRUE alebo vynechaný, hodnota Intercept sa vypočítava normálne; Ak FALSE , hodnota Intercept sa nastaví na nulu. |
Vrátená hodnota
Tabuľka s jedným riadkom s popisom riadka a ďalšie štatistiky. Toto sú dostupné stĺpce:
- Slope1, Slope2, ..., SlopeN: koeficienty zodpovedajúce každej hodnote x;
- Intercept: hodnota intercept;
- StandardErrorSlope1StandardErrorSlope2, ..., StandardErrorSlopeN: štandardné chybové hodnoty pre koeficienty Slope1, Slope2, ..., SlopeN;
- StandardErrorIntercept: štandardná chybová hodnota konštanty Intercept;
- CoefficientOfDetermination: koeficient určenia (r²). Porovnáva odhadované a skutočné hodnoty y a rozsahy v hodnote od 0 do 1: čím vyššia je hodnota, tým vyššia je korelácia vo vzorke;
- StandardError: štandardná chyba pre odhad y;
- FStatistický: štatistika F alebo hodnota s pozorovaním F. Použiť štatistiku F na určenie, či sa pozorovaný vzťah medzi závislými a nezávislými premennými vyskytuje náhodou;
- DegreesOfFreedom: stupne voľnosti. Táto hodnota sa používa na to, aby vám pomohla vyhľadať hodnoty kritické pre F v štatistickej tabuľke a určiť úroveň spoľahlivosti modelu;
- RegresiaSumOfSquares: regresný súčet štvorcov;
- ZostatkováSumOfSquares: zostatková súčet štvorcov.
Príklad č. 1
Nasledujúci DAX dotaz:
DEFINE VAR TotalSalesByRegion = SUMMARIZECOLUMNS(
'Sales Territory'[Sales Territory Key],
'Sales Territory'[Population],
"Total Sales", SUM(Sales[Sales Amount])
)
EVALUATE LINESTX(
'TotalSalesByRegion',
[Total Sales],
[Population]
)
Vráti tabuľku s jedným riadkom s desiatimi stĺpcami:
Slope1 | Zachytiť | StandardErrorSlope1 | StandardErrorIntercept | CoefficientOfDetermination (KoeficientyObdávania) |
---|---|---|---|---|
6.42271517588 | -410592.76216 | 0.24959467764561 | 307826.343996223 | 0.973535860750193 |
StandardError | FStatistický | DegreesOfFreedom | RegresiaSumOfSquares | Zostatkové hodnotyvštátoch |
---|---|---|---|---|
630758.1747292 | 662.165707642 | 18 | 263446517001130 | 7161405749781.07 |
- Slope1 a Intercept: koeficienty vypočítaného lineárneho modelu;
- StandardErrorSlope1 a StandardErrorIntercept: štandardné chybové hodnoty pre koeficienty uvedené vyššie;
- coefficientOfDetermination, StandardError, FStatistic, DegreesOfFreedom, RegressionSumOfSquares a ResidualSumOfSquares: štatistika regresie o modeli.
Pre dané územie predaja tento model predpovedá celkový predaj podľa nasledujúceho vzorca:
Total Sales = Slope1 * Population + Intercept
Príklad č. 2
Nasledujúci DAX dotaz:
DEFINE VAR TotalSalesByCustomer = SUMMARIZECOLUMNS(
'Customer'[Customer ID],
'Customer'[Age],
'Customer'[NumOfChildren],
"Total Sales", SUM(Sales[Sales Amount])
)
EVALUATE LINESTX(
'TotalSalesByCustomer',
[Total Sales],
[Age],
[NumOfChildren]
)
Vráti tabuľku s jedným riadkom s 12 stĺpcami:
Slope1 | Slope2 | Zachytiť | StandardErrorSlope1 |
---|---|---|---|
69.0435458093763 | 33.005949841721 | -871.118539339539 | 0.872588875481658 |
StandardErrorSlope2 | StandardErrorIntercept | CoefficientOfDetermination (KoeficientyObdávania) | StandardError |
---|---|---|---|
6.21158863903435 | 26.726292527427 | 0.984892920482022 | 68.5715034014342 |
FStatistický | DegreesOfFreedom | RegresiaSumOfSquares | Zostatkové hodnotyvštátoch |
---|---|---|---|
3161.91535144391 | 97 | 29734974.9782379 | 456098.954637092 |
V prípade daného zákazníka tento model predpovedá celkový predaj podľa nasledujúceho vzorca:
Total Sales = Slope1 * Age + Slope2 * NumOfChildren + Intercept