LINESTX

นําไปใช้กับ: คอลัมน์จากการคํานวณตารางจากการคํานวณหน่วยวัดการคํานวณวิชวล

ใช้วิธีสี่เหลี่ยมน้อยที่สุดเพื่อคํานวณเส้นตรงที่เหมาะกับข้อมูลที่ระบุที่สุด จากนั้นจะส่งกลับตารางที่อธิบายเส้นนั้น ผลลัพธ์ข้อมูลจากนิพจน์ที่มีการประเมินสําหรับแต่ละแถวในตาราง สมการสําหรับบรรทัดคือของฟอร์ม: y = Slope1*x1 + Slope2*x2 + ... + สกัดกั้น

วากยสัมพันธ์

LINESTX ( <table>, <expressionY>, <expressionX>[, …][, <const>] )

พารามิเตอร์

ค่าผลลัพธ์

ตารางแบบแถวเดียวที่อธิบายเส้นรวมถึงสถิติเพิ่มเติม ต่อไปนี้คือคอลัมน์ที่พร้อมใช้งาน:

• Slope1, Slope2, ..., SlopeN: สัมประสิทธิ์ที่สอดคล้องกับแต่ละค่า x;
• ดัก: ค่าสกัดกั้น;
• StandardErrorSlope1, StandardErrorSlope2, ..., StandardErrorSlopeN: ค่าข้อผิดพลาดมาตรฐานสําหรับสัมประสิทธิ์ Slope1, Slope2, ..., SlopeN;
• StandardErrorIntercept: ค่าข้อผิดพลาดมาตรฐานสําหรับดัก คงที่
• สัมประสิทธิ์ OfDetermination: สัมประสิทธิ์ของการพิจารณา (r²) เปรียบเทียบค่า y โดยประมาณและจริง และช่วงของค่าจาก 0 ถึง 1: ยิ่งค่าสูงขึ้น ความสัมพันธ์ในตัวอย่างก็จะสูงขึ้นตาม
• StandardError: ข้อผิดพลาดมาตรฐานสําหรับการประเมิน y ข้อผิดพลาดนี้สามารถคํานวณได้ดังนี้
• FStatistic: สถิติ F หรือค่าที่สังเกต F ใช้สถิติ F เพื่อพิจารณาว่าความสัมพันธ์ที่สังเกตการณ์ระหว่างตัวแปรขึ้นต่อกันและอิสระเกิดขึ้นโดยบังเกิลหรือไม่
• DegreesOfFreedom: องศาความเป็นอิสระ ใช้ค่านี้เพื่อช่วยให้คุณค้นหาค่าที่สําคัญ F ในตารางทางสถิติ และกําหนดระดับความเชื่อมั่นสําหรับแบบจําลอง
• RegressionSumOfSquares: ผลรวมการถดถอยของรูปสี่เหลี่ยม
• residualSumOfSquares: ผลรวมที่เหลือของสี่เหลี่ยม

ตัวอย่างที่ 1

คิวรี DAX ต่อไปนี้:

DEFINE VAR TotalSalesByRegion = SUMMARIZECOLUMNS(
    'Sales Territory'[Sales Territory Key],
    'Sales Territory'[Population],
    "Total Sales", SUM(Sales[Sales Amount])
)
EVALUATE LINESTX(
    'TotalSalesByRegion',
    [Total Sales],
    [Population]
)

ส่งกลับตารางแบบแถวเดียวที่มีสิบคอลัมน์:

• Slope1 และ ดัก: สัมประสิทธิ์ของแบบจําลองเชิงเส้นจากการคํานวณ
• StandardErrorSlope1 และ StandardErrorIntercept: ค่าข้อผิดพลาดมาตรฐานสําหรับสัมประสิทธิ์ข้างต้น
• CoefficientOfDetermination, StandardError, FStatistic, DegreesOfFreedom , RegressionSumOfSquares และ ResidualSumOfSquares: สถิติการถดถอยเกี่ยวกับแบบจําลอง

สําหรับเขตการขายที่กําหนด แบบจําลองนี้ทํานายยอดขายทั้งหมดตามสูตรต่อไปนี้:

Total Sales = Slope1 * Population + Intercept

ตัวอย่างที่ 2

คิวรี DAX ต่อไปนี้:

DEFINE VAR TotalSalesByCustomer = SUMMARIZECOLUMNS(
    'Customer'[Customer ID],
    'Customer'[Age],
    'Customer'[NumOfChildren],
    "Total Sales", SUM(Sales[Sales Amount])
)
EVALUATE LINESTX(
    'TotalSalesByCustomer',
    [Total Sales],
    [Age],
    [NumOfChildren]
)

ส่งกลับตารางแบบแถวเดียวที่มีคอลัมน์สิบสองคอลัมน์:

สําหรับลูกค้าที่กําหนด แบบจําลองนี้คาดการณ์ยอดขายทั้งหมดตามสูตรต่อไปนี้:

Total Sales = Slope1 * Age + Slope2 * NumOfChildren + Intercept

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง

ฟังก์ชันทางสถิติของ