FUNKCJI REGLINP

  • Artykuł

Dotyczy: Obliczanie kolumny obliczeniowejtabeliobliczeniowej Miarawizualizacji

Używa metody Least Squares, aby obliczyć linię prostą, która najlepiej pasuje do danych, a następnie zwraca tabelę opisującą linię. Równanie dla linii ma postać: y = Nachylenie1*x1 + Nachylenie2*x2 + ... + Przecięcie.

Składnia

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

Parametry

Termin Definicja
kolumnaY Kolumna znanych wartości y. Musi mieć typ skalarny.
columnX Kolumny znanych wartości x. Musi mieć typ skalarny. Należy podać co najmniej jeden.
const (Opcjonalnie) Stała wartość TRUE/FALSE określająca, czy wymusić stałe przechwycenie równe 0.
Jeśli wartość TRUE lub pominięta, wartość Przechwyć jest obliczana normalnie; Jeśli wartość FALSE, wartość Przechwyć jest ustawiona na zero.

Wartość zwracana

Jednowierszowa tabela opisująca wiersz oraz dodatkowe statystyki. Są to dostępne kolumny:

  • Nachylenie1, Nachylenie2, ..., StokN: współczynniki odpowiadające każdej wartości x;
  • Przechwytywanie: przechwytywanie wartości;
  • StandardErrorSlope1, StandardErrorSlope2, ..., StandardErrorSlopeN: standardowe wartości błędów dla współczynników Slope1, Slope2, ..., SlopeN;
  • StandardErrorIntercept: standardowa wartość błędu dla stałej Przechwytywanie;
  • WspółczynnikOfDeterminacja: współczynnik determinacji (r²). Porównuje szacowane i rzeczywiste wartości y oraz zakresy wartości z zakresu od 0 do 1: im większa wartość, tym wyższa korelacja w próbce;
  • StandardError: standardowy błąd oszacowania y;
  • FStatistic: statystyka F lub wartość obserwowana przez F. Użyj statystyki języka F, aby określić, czy obserwowana relacja między zmiennymi zależnymi i niezależnymi występuje z prawdopodobieństwa;
  • DegreesOfFreedom: stopień swobody. Użyj tej wartości, aby ułatwić znalezienie wartości krytycznych języka F w tabeli statystycznej i określenie poziomu ufności dla modelu;
  • RegressionSumOfSquares: suma regresji kwadratów;
  • ResztySumOfSquares: suma reszt kwadratów.

Uwagi

<columnY i <kolumny> X> muszą należeć do tej samej tabeli.

Przykład 1

Następujące zapytanie języka DAX:

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

Zwraca tabelę z jednym wierszem z dziesięcioma kolumnami:

Nachylenie1 Przechwycić StandardErrorSlope1 StandardErrorIntercept WspółczynnikOfDeterminacja
1.67703250456677 6.34550460373026 0.000448675725548806 0.279131821917317 0.995695557281456
Standarderror Statystyka FStatistic DegreesOfFreedom RegressionSumOfSquares ResztySumOfSquares
60.9171030357485 13970688.6139993 60396 51843736761.658 224123120.339218
  • Nachylenie1 i Przecięcie: współczynniki obliczonego modelu liniowego;
  • StandardErrorSlope1 i StandardErrorIntercept: standardowe wartości błędów dla powyższych współczynników;
  • WspółczynnikOfDetermination, StandardError, FStatistic, DegreesOfFreedom, RegressionSumOfSquares i ResidualSumOfSquares: statystyki regresji dotyczące modelu.

W przypadku danej sprzedaży internetowej ten model przewiduje kwotę sprzedaży według następującej formuły:

SalesAmount = Slope1 * TotalProductCost + Intercept

Przykład 2

Następujące zapytanie języka DAX:

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

Zwraca tabelę z jednym wierszem z czternaście kolumn:

  • Nachylenie1
  • Nachylenie 2
  • Nachylenie 3
  • Przechwycić
  • StandardErrorSlope1
  • StandardErrorSlope2
  • StandardErrorSlope3
  • StandardErrorIntercept
  • WspółczynnikOfDeterminacja
  • Standarderror
  • Statystyka FStatistic
  • DegreesOfFreedom
  • RegressionSumOfSquares
  • ResztySumOfSquares

Dla danego klienta ten model przewiduje łączną sprzedaż według następującej formuły (data urodzenia jest automatycznie konwertowana na liczbę):

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

Powiązana zawartość

LINESTX
Funkcje statystyczne