LINEST

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Si applica a:Calcolo visivo misuratabella calcolata colonnacalcolata

Usa il metodo Least Squares per calcolare una linea retta più adatta ai dati specificati, quindi restituisce una tabella che descrive la linea. L'equazione per la linea è nel formato: y = Slope1*x1 + Slope2*x2+ ... + Intercetta.

Sintassi

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

Parametri

Termine Definizione
columnY Colonna dei valori y noti. Deve avere un tipo scalare.
columnX Colonne dei valori x noti. Deve avere un tipo scalare. Deve esserne fornito almeno uno.
const (Facoltativo) Valore VERO/FALSO costante che specifica se forzare la costante Intercetta su uguale a 0.
Se VERO o omesso, il valore Intercetta viene calcolato normalmente; Se FALSO, il valore Intercetta è impostato su zero.

Valore restituito

Tabella a riga singola che descrive la riga, oltre a statistiche aggiuntive. Di seguito sono riportate le colonne disponibili:

  • Slope1, Slope2, ..., SlopeN: coefficienti corrispondenti a ogni valore x;
  • Intercetta: valore intercetta;
  • StandardErrorSlope1, StandardErrorSlope2, ..., StandardErrorSlopeN: i valori di errore standard per i coefficienti Slope1, Slope2, ..., SlopeN;
  • StandardErrorIntercept: valore di errore standard per la costante Intercetta;
  • CoefficientOfDetermination: coefficiente di determinazione (r²). Confronta i valori y stimati e effettivi e gli intervalli in valore compreso tra 0 e 1: maggiore è il valore, maggiore è la correlazione nel campione;
  • StandardError: errore standard per la stima y;
  • FStatistic: statistica F o valore osservato da F. Usare la statistica F per determinare se la relazione osservata tra le variabili dipendenti e indipendenti si verifica per caso;
  • GradiOfFreedom: gradi di libertà. Usare questo valore per trovare i valori critici F in una tabella statistica e determinare un livello di confidenza per il modello;
  • RegressionSumOfSquares: la somma di regressione dei quadrati;
  • ResidualSumOfSquares: somma residua di quadrati.

Osservazioni:

<columnY> e <columnX>devono appartenere alla stessa tabella.

Esempio 1

La query DAX seguente:

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

Restituisce una tabella a riga singola con dieci colonne:

Slope1 Intercetta 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
  • Slope1 e Intercetta: coefficienti del modello lineare calcolato;
  • StandardErrorSlope1 e StandardErrorIntercept: valori di errore standard per i coefficienti precedenti;
  • CoefficientOfDetermination, StandardError, FStatistic,DegreesOfFreedom, RegressionSumOfSquares e ResidualSumOfSquares: statistiche di regressione sul modello.

Per una determinata vendita internet, questo modello stima l'importo della vendita in base alla formula seguente:

SalesAmount = Slope1 * TotalProductCost + Intercept

Esempio 2

La query DAX seguente:

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

Restituisce una tabella a riga singola con quattordici colonne:

  • Slope1
  • Slope2
  • Slope3
  • Intercetta
  • StandardErrorSlope1
  • StandardErrorSlope2
  • StandardErrorSlope3
  • StandardErrorIntercept
  • CoefficientOfDetermination
  • StandardError
  • FStatistic
  • DegreesOfFreedom
  • RegressionSumOfSquares
  • ResidualSumOfSquares

Per un determinato cliente, questo modello stima le vendite totali in base alla formula seguente (la data di nascita viene convertita automaticamente in un numero):

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

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