Bagikan melalui

LINEST

  • Artikel

Berlaku untuk: kolom terhitungTabel terhitungUkurPerhitungan visual

Menggunakan metode Kuadrat Terkecil untuk menghitung garis lurus yang paling sesuai dengan data yang diberikan, lalu mengembalikan tabel yang menjelaskan baris. Persamaan untuk baris adalah bentuk: y = Slope1*x1 + Slope2*x2 + ... + Intercept.

Sintaksis

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

Parameter

Istilah Definisi
columnY Kolom nilai y yang diketahui. Harus memiliki jenis skalar.
columnX Kolom nilai x yang diketahui. Harus memiliki jenis skalar. Setidaknya satu harus disediakan.
const (Opsional) Nilai konstanta yang menentukan apakah akan memaksa konstanta Intercept sama dengan 0.Jika atau dihilangkan, nilai Intercept dihitung secara normal; Jika , nilai Intersepsi diatur ke nol.

Mengembalikan nilai

Tabel baris tunggal yang menjelaskan baris, ditambah statistik tambahan. Ini adalah kolom yang tersedia:

  • Slope1, Slope2, ..., SlopeN: koefisien yang sesuai dengan setiap nilai x;
  • Intercept: nilai intersepsi;
  • StandardErrorSlope1 , StandardErrorSlope2, ... , StandardErrorSlopeN : nilai kesalahan standar untuk koefisien Slope1, Slope2, ..., SlopeN;
  • StandardErrorIntercept : nilai kesalahan standar untukintersepsi konstanta ;
  • CoefficientOfDetermination: koefisien penentuan (r²). Membandingkan estimasi dan nilai y aktual, dan rentang nilai dari 0 hingga 1: semakin tinggi nilainya, semakin tinggi korelasi dalam sampel;
  • standardError: kesalahan standar untuk perkiraan y;
  • FStatistic : statistik F, atau nilai yang diamati F. Gunakan statistik F untuk menentukan apakah hubungan yang diamati antara variabel dependen dan independen terjadi secara kebetulan;
  • DegreesOfFreedom: tingkat kebebasan. Gunakan nilai ini untuk membantu Anda menemukan nilai F-kritis dalam tabel statistik, dan menentukan tingkat keyakinan untuk model;
  • RegresiSumOfSquares: jumlah regresi kuadrat;
  • ResidualSumOfSquares: jumlah sisa kuadrat.

Komentar

columnY dan columnXsemuanya harus termasuk dalam tabel yang sama.

Contoh 1

Kueri DAX berikut ini:

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

Mengembalikan tabel baris tunggal dengan sepuluh kolom:

Kelopak1 Adang StandardErrorSlope1 StandardErrorIntercept CoefficientOfDetermination
1.67703250456677 6.34550460373026 0.000448675725548806 0.279131821917317 0.995695557281456
StandardError FStatistik DegreesOfFreedom RegresiSumOfSquares ResidualSumOfSquares
60.9171030357485 13970688.6139993 60396 51843736761.658 224123120.339218
  • Slope1 dan Intercept: koefisien model linier terhitung;
  • StandardErrorSlope1 dan standardErrorIntercept: nilai kesalahan standar untuk koefisien di atas;
  • CoefficientOfDetermination, StandardError, FStatistic, DegreesOfFreedom, RegressionSumOfSquares dan ResidualSumOfSquares: statistik regresi tentang model.

Untuk penjualan internet tertentu, model ini memprediksi jumlah penjualan dengan rumus berikut:

SalesAmount = Slope1 * TotalProductCost + Intercept

Contoh 2

Kueri DAX berikut ini:

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

Mengembalikan tabel baris tunggal dengan empat belas kolom:

  • Kelopak1
  • Kelopak 2
  • Kelopak 3
  • Adang
  • StandardErrorSlope1
  • StandardErrorSlope2
  • StandardErrorSlope3
  • StandardErrorIntercept
  • CoefficientOfDetermination
  • StandardError
  • FStatistik
  • DegreesOfFreedom
  • RegresiSumOfSquares
  • ResidualSumOfSquares

Untuk pelanggan tertentu, model ini memprediksi total penjualan dengan rumus berikut (tanggal lahir secara otomatis dikonversi ke angka):

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

Konten terkait

fungsi statistik