series_fit_line_dynamic()

Tillämpar linjär regression i en serie och returnerar dynamiskt objekt.

Tar ett uttryck som innehåller dynamisk numerisk matris som indata och utför linjär regression för att hitta den linje som passar bäst. Den här funktionen ska användas i tidsseriematriser och passa utdata från make-series-operatorn. Det genererar ett dynamiskt värde med följande innehåll:

• rsquare: r-square är ett standardmått på passformens kvalitet. Det är ett tal i intervallet [0–1], där 1 passar bäst, och 0 innebär att data är osorterade och inte passar någon rad
• slope: Den ungefärliga linjens lutning ( a-värdet från y=ax+b)
• variance: Varians för indata
• rvariance: Residualvarians som är avvikelsen mellan indatavärdena och de ungefärliga.
• interception: Avlyssning av den ungefärliga linjen ( b-värdet från y=ax+b)
• line_fit: Numerisk matris som innehåller en serie värden för den linje som passar bäst. Serielängden är lika med längden på indatamatrisen. Den används främst för diagram.

Den här operatorn liknar series_fit_line, men till skillnad från series-fit-line den returneras en dynamisk påse.

Syntax

series_fit_line_dynamic(Serien)

Läs mer om syntaxkonventioner.

Parametrar

Namn	Typ	Obligatorisk	Beskrivning
Serien	dynamic	✔️	En matris med numeriska värden.

Tips

Det enklaste sättet att använda den här funktionen är att tillämpa den på resultatet av make-series-operatorn .

Exempel

Köra frågan

print
    id=' ',
    x=range(bin(now(), 1h) - 11h, bin(now(), 1h), 1h),
    y=dynamic([2, 5, 6, 8, 11, 15, 17, 18, 25, 26, 30, 30])
| extend fit=series_fit_line_dynamic(y)
| extend
    RSquare=fit.rsquare,
    Slope=fit.slope,
    Variance=fit.variance,
    RVariance=fit.rvariance,
    Interception=fit.interception,
    LineFit=fit.line_fit
| render timechart

RSquare	Lutning	Varians	RVariance	Avlyssning	LineFit
0.982	2.730	98.628	1.686	-1.666	1.064, 3.7945, 6.526, 9.256, 11.987, 14.718, 17.449, 20.180, 22.910, 25.641, 28.371, 31.102