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LINESTX
使用最小平方法计算最适合给定数据的直线,然后返回描述该线的表。 针对表中每一行计算的表达式的数据结果。 线条的公式为:y = Slope1*x1 + Slope2*x2 + ... + Intercept。
LINESTX ( <table>, <expressionY>, <expressionX>[, …][, <const>] )
术语 | 定义 |
---|---|
table |
包含要计算表达式的行的表。 |
expressionY |
要计算表的每一行的表达式,以获取已知的 y 值。 必须具有标量类型。 |
expressionX |
要计算表的每一行的表达式,以获取已知的 x 值。 必须具有标量类型。 必须至少提供一个。 |
const |
(可选)常量 TRUE /FALSE 值,指定是否强制常量 截距 等于 0。如果 TRUE 或省略,则正常计算 截距 值;如果 FALSE ,则 Intercept 值设置为零。 |
描述行的单行表,以及其他统计信息。 以下是可用的列:
- Slope1,Slope2,...,SlopeN:对应于每个 x 值的系数;
- 截距:截距值;
- StandardErrorSlope1、StandardErrorSlope2...、StandardErrorSlopeN:Slope1、Slope2、...、SlopeN;
- StandardErrorIntercept:常量 截距的标准错误值;
- CoefficientOfDetermination:确定系数(rー)。 比较估计值和实际 y 值,值范围从 0 到 1:值越高,样本中的相关性就越高:
- StandardError:y 估计的标准错误;
- FStatistic:F 统计信息或 F 观测值。 使用 F 统计信息确定因变量和独立变量之间的观察关系是否偶然发生;
- DegreesOfFreedom:自由度。 使用此值可帮助你在统计表中查找 F 关键值,并确定模型的置信度;
- RegressionSumOfSquares:平方的回归总和;
- ResidualSumOfSquares:平方的残差之和。
以下 DAX 查询:
DEFINE VAR TotalSalesByRegion = SUMMARIZECOLUMNS(
'Sales Territory'[Sales Territory Key],
'Sales Territory'[Population],
"Total Sales", SUM(Sales[Sales Amount])
)
EVALUATE LINESTX(
'TotalSalesByRegion',
[Total Sales],
[Population]
)
返回包含十列的单行表:
Slope1 | 拦截 | StandardErrorSlope1 | StandardErrorIntercept | CoefficientOfDetermination |
---|---|---|---|---|
6.42271517588 | -410592.76216 | 0.24959467764561 | 307826.343996223 | 0.973535860750193 |
StandardError | FStatistic | DegreesOfFreedom | RegressionSumOfSquares | ResidualSumOfSquares |
---|---|---|---|---|
630758.1747292 | 662.165707642 | 18 | 263446517001130 | 7161405749781.07 |
- Slope1 和 Intercept:计算线性模型的系数;
- StandardErrorSlope1 和 StandardErrorIntercept:上述系数的标准误差值;
- CoefficientOfDetermination、StandardError、FStatistic、DegreesOfFreedom、RegressionSumOfSquares 和 ResidualSumOfSquares: 回归统计信息。
对于给定的销售区域,此模型按以下公式预测总销售额:
Total Sales = Slope1 * Population + Intercept
以下 DAX 查询:
DEFINE VAR TotalSalesByCustomer = SUMMARIZECOLUMNS(
'Customer'[Customer ID],
'Customer'[Age],
'Customer'[NumOfChildren],
"Total Sales", SUM(Sales[Sales Amount])
)
EVALUATE LINESTX(
'TotalSalesByCustomer',
[Total Sales],
[Age],
[NumOfChildren]
)
返回包含十二列的单行表:
Slope1 | Slope2 | 拦截 | StandardErrorSlope1 |
---|---|---|---|
69.0435458093763 | 33.005949841721 | -871.118539339539 | 0.872588875481658 |
StandardErrorSlope2 | StandardErrorIntercept | CoefficientOfDetermination | StandardError |
---|---|---|---|
6.21158863903435 | 26.726292527427 | 0.984892920482022 | 68.5715034014342 |
FStatistic | DegreesOfFreedom | RegressionSumOfSquares | ResidualSumOfSquares |
---|---|---|---|
3161.91535144391 | 97 | 29734974.9782379 | 456098.954637092 |
对于给定客户,此模型按以下公式预测总销售额:
Total Sales = Slope1 * Age + Slope2 * NumOfChildren + Intercept