事件
3月31日 下午11時 - 4月2日 下午11時
最終Microsoft Fabric、Power BI、SQL 和 AI 社群主導的活動。 2025 年 3 月 31 日至 4 月 2 日。
立即註冊使用最小平方方法來計算最符合指定數據的直線,然後傳回描述該線條的數據表。 線條的方程式格式為:y = Slope1*x1 + Slope2*x2 + ... + Intercept。
LINEST ( <columnY>, <columnX>[, …][, <const>] )
術語 | 定義 |
---|---|
columnY |
已知 y 值的數據行。 必須具有純量類型。 |
columnX |
已知 x 值的數據行。 必須具有純量類型。 至少必須提供一個。 |
const |
(選擇性)常數 TRUE /FALSE 值,指定是否強制常數 Intercept 等於 0。如果 TRUE 或省略,攔截 值會正常計算;如果 FALSE ,Intercept 值會設定為零。 |
描述這一行的單一數據列數據表,加上其他統計數據。 以下是可用的資料列:
columnY
和 columnX
必須全部屬於相同的數據表。
下列 DAX 查詢:
EVALUATE LINEST(
'FactInternetSales'[SalesAmount],
'FactInternetSales'[TotalProductCost]
)
傳回具有十個數據行的單一數據列資料表:
Slope1 | 攔截 | 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 |
針對指定的因特網銷售,此模型會透過下列公式預測銷售金額:
SalesAmount = Slope1 * TotalProductCost + Intercept
下列 DAX 查詢:
EVALUATE LINEST(
'DimCustomer'[TotalSalesAmount],
'DimCustomer'[YearlyIncome],
'DimCustomer'[TotalChildren],
'DimCustomer'[BirthDate]
)
傳回具有十四個數據行的單一數據列數據表:
對於指定的客戶,此模型會根據下列公式預測總銷售額(出生日期會自動轉換成數位):
TotalSalesAmount = Slope1 * YearlyIncome + Slope2 * TotalChildren + Slope3 * BirthDate + Intercept
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3月31日 下午11時 - 4月2日 下午11時
最終Microsoft Fabric、Power BI、SQL 和 AI 社群主導的活動。 2025 年 3 月 31 日至 4 月 2 日。
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