อ่านในภาษาอังกฤษ

แชร์ผ่าน


LINEST

นําไปใช้กับ: คอลัมน์จากการคํานวณตารางจากการคํานวณMeasureการคํานวณวิชวล

ใช้วิธีการสี่เหลี่ยมน้อยที่สุดเพื่อ calculate เส้นตรงที่เหมาะกับข้อมูลที่ระบุที่สุด จากนั้นส่งกลับตารางที่อธิบายเส้น สมการสําหรับบรรทัดคือของฟอร์ม: y = Slope1*x1 + Slope2*x2 + ... + สกัดกั้น

วากยสัมพันธ์

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

พารามิเตอร์

เทอม นิยาม
columnY คอลัมน์ของvaluesy- ที่รู้จัก ต้องมีชนิดสเกลา
columnX คอลัมน์ของvaluesx- ที่รู้จัก ต้องมีชนิดสเกลา ต้องมีอย่างน้อยหนึ่งรายการ
const (ไม่บังคับ) คงที่ระบุว่าจะบังคับให้ สกัดกั้น คงที่เท่ากับ 0 หรือไม่ เว้นไว้ ดัก จะถูกคํานวณตามปกติ จุดแยก ถูกตั้งค่าเป็นศูนย์

value ผลลัพธ์

ตารางแบบแถวเดียวที่อธิบายเส้นรวมถึงสถิติเพิ่มเติม ต่อไปนี้คือคอลัมน์ที่พร้อมใช้งาน:

  • Slope1, Slope2, ..., SlopeN: สัมประสิทธิ์ที่สอดคล้องกับแต่ละvaluex-
  • ดัก: ดัก value;
  • StandardErrorSlope1, StandardErrorSlope2, ..., StandardErrorSlopeN: errorvalues มาตรฐานสําหรับสัมประสิทธิ์ Slope1, Slope2, ..., SlopeN;
  • StandardErrorIntercept: มาตรฐานสําหรับดัก คงที่
  • สัมประสิทธิ์ OfDetermination: สัมประสิทธิ์ของการพิจารณา (r²) เปรียบเทียบช่วง andandvaluesจริงโดยประมาณ and ช่วง valueand จาก 0 ถึง 1: ยิ่ง valuesampleสูงกว่า
  • StandardError: error มาตรฐานสําหรับการประเมิน y;
  • FStatistic: สถิติ F orvalueที่สังเกต F ใช้สถิติ F เพื่อตรวจสอบว่าความสัมพันธ์ที่สังเกตการณ์ระหว่างตัวแปรอิสระ and เกิดขึ้นโดยบังเกิลหรือไม่
  • DegreesOfFreedom: การ degrees แห่งอิสรภาพ ใช้ value นี้เพื่อช่วยให้คุณ findvalues ที่สําคัญ F ในตารางทางสถิติ and กําหนดระดับความเชื่อมั่นสําหรับแบบจําลอง
  • regressionSumOfSquares: การถดถอย sum ของสี่เหลี่ยม
  • residualSumOfSquares: sum ที่เหลือของสี่เหลี่ยม

หมาย เหตุ

columnY and all ของ columnXต้องเป็นของตารางเดียวกัน

ตัวอย่างที่ 1

คิวรี DAX ต่อไปนี้:

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

ส่งกลับตารางแบบแถวเดียวที่มีสิบคอลัมน์:

Slope1 ขัดขวาง 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
  • Slope1andดัก: สัมประสิทธิ์ของแบบจําลองเชิงเส้นจากการคํานวณ
  • StandardErrorSlope1andStandardErrorIntercept: errorvalues มาตรฐานสําหรับสัมประสิทธิ์ข้างต้น
  • CoeffedOfDetermination, StandardError, FStatistic, DegreesOfFreedom, RegressionSumOfSquaresandResidualSumOfSquares: การถดถอยเกี่ยวกับแบบจําลอง

สําหรับยอดขายทางอินเทอร์เน็ตที่กําหนด แบบจําลองนี้คาดการณ์ปริมาณการขายตามสูตรต่อไปนี้:

SalesAmount = Slope1 * TotalProductCost + Intercept

ตัวอย่างที่ 2

คิวรี DAX ต่อไปนี้:

EVALUATE LINEST(
	'DimCustomer'[TotalSalesAmount],
	'DimCustomer'[YearlyIncome],
	'DimCustomer'[TotalChildren],
	'DimCustomer'[BirthDate]
)

แสดงตารางแบบแถวเดียวที่มีคอลัมน์สิบสี่คอลัมน์:

  • Slope1
  • Slope2
  • สโลป 3
  • ขัดขวาง
  • StandardErrorSlope1
  • StandardErrorSlope2
  • StandardErrorSlope3
  • StandardErrorIntercept
  • CoefficientOfDetermination
  • StandardError
  • FStatistic
  • DegreesOfFreedom
  • RegressionSumOfSquares
  • ResidualSumOfSquares

สําหรับลูกค้าที่กําหนด แบบจําลองนี้คาดการณ์ยอดขายทั้งหมดตามสูตรต่อไปนี้ (date การเกิดจะถูกแปลงเป็นตัวเลขโดยอัตโนมัติ):

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

LINESTX
ฟังก์ชันทางสถิติของ