LINEST

Aplica-se a:Coluna calculadaTabela calculadaMedidaCálculo visual

Usa o método dos mínimos quadrados para calcular uma linha reta que melhor se ajusta aos dados fornecidos e, em seguida, retorna uma tabela que a descreve. A equação para a linha tem o seguinte formato: y = Slope1*x1 + Slope2*x2 + ... + Intercept.

Sintaxe

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

Parâmetros

Termo	Definição
columnY	A coluna de valores y conhecidos. Deve ter o tipo escalar.
columnX	As colunas de valores x conhecidos. Deve ter o tipo escalar. Pelo menos um deve ser fornecido.
const	(Opcional) Um valor TRUE/FALSE constante especificando se a constante Intercept deve ser forçada para igual a 0. Se TRUE ou omitido, o valor Intercept será calculado normalmente. Se FALSE, o valor Intercept será definido como zero.

Retornar valor

Uma tabela de linha única descrevendo a linha, além de estatísticas adicionais. Estas são as colunas disponíveis:

• Slope1, Slope2, ..., SlopeN: os coeficientes correspondentes a cada valor x;
• Intercept: valor de interceptação;
• StandardErrorSlope1, StandardErrorSlope2, ..., StandardErrorSlopeN: os valores de erro padrão para os coeficientes Slope1, Slope2, ..., SlopeN;
• StandardErrorIntercept: o valor de erro padrão para a constante Intercept;
• CoefficientOfDetermination: o coeficiente de determinação (r²). Compara valores estimados e reais de y e varia em valores de 0 a 1: quanto maior o valor, maior a correlação na amostra;
• StandardError: o erro padrão para a estimativa de y;
• FStatistic: a estatística F, ou o valor F observado. Use a estatística F para determinar se a relação observada entre as variáveis dependentes e independentes ocorre por acaso;
• DegreesOfFreedom: os graus de liberdade. Use esse valor para obter ajuda ao encontrar valores F críticos em uma tabela estatística e determinar um nível de confiança para o modelo;
• RegressionSumOfSquares: a soma dos quadrados da regressão;
• ResidualSumOfSquares: a soma residual dos quadrados.

Comentários

<columnY> e <columnX> devem pertencer à mesma tabela.

Exemplo 1

A seguinte consulta DAX:

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

Retorna uma tabela de linha única com dez colunas:

Slope1	Interceptação	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 Intercept: os coeficientes do modelo linear calculado;
• StandardErrorSlope1 e StandardErrorIntercept: os valores de erro padrão para os coeficientes acima;
• CoefficientOfDetermination, StandardError, FStatistic, DegreesOfFreedom, RegressionSumOfSquares e ResidualSumOfSquares: estatísticas de regressão sobre o modelo.

Para uma determinada venda pela Internet, este modelo prevê o valor da venda de acordo com a seguinte fórmula:

SalesAmount = Slope1 * TotalProductCost + Intercept

Exemplo 2

A seguinte consulta DAX:

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

Retorna uma tabela de linha única com quatorze colunas:

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

Para um determinado cliente, esse modelo prevê o total de vendas de acordo com a seguinte fórmula (a data de nascimento é convertida automaticamente em um número):

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

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