LINESTX

適用於：計算結果列匯出數據表量值視覺計算

使用最小平方方法來計算最符合指定資料的直線，然後傳回描述該線條的資料表。 針對資料表中每個資料列所評估運算式的資料結果。 線條的方程式的格式如下：y = Slope1*x1+ Slope2*x2+ ... + Intercept。

語法

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

參數

傳回值

描述這一行的單一資料列資料表，加上其他統計資料。 以下是可用的資料行：

• Slope1、Slope2、...、SlopeN：對應至每個 x 值的係數;
• 攔截：攔截值;
• StandardErrorSlope1、StandardErrorSlope2、...、StandardErrorSlopeN ：係數 Slope1、Slope2、...、SlopeN 的標準誤差值;
• StandardErrorIntercept：常數 Intercept的標準錯誤值;
• CoefficientOfDetermination：判斷係數 (r超值)。 比較估計值和實際 y 值，以及從 0 到 1 的值範圍：值越高，樣本中的相互關聯就越高;
• StandardError：y 估計的標準錯誤;
• FStatistic：F 統計資料或 F 觀察的值。 使用 F 統計資料來判斷相依變數與獨立變數之間的觀察關聯性是否偶然發生;
• DegreesOfFreedom：自由度。 使用此值可協助您在統計資料表中尋找 F 索引碼，並判斷模型的信賴等級;
• RegressionSumOfSquares：平方的回歸總和;
• ResidualSumOfSquares：平方的剩餘總和。

範例 1

下列 DAX 查詢：

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

傳回具有十個數據行的單一資料列資料表：

• Slope1 和 Intercept：計算線性模型的係數;
• StandardErrorSlope1 和 StandardErrorIntercept：上述係數的標準誤差值;
• CoefficientOfDetermination、StandardError、FStatistic、DegreesOfFreedom、RegressionSumOfSquares 和 ResidualSumOfSquares：模型的回歸統計資料。

針對指定的銷售領域，此模型會根據下列公式預測總銷售額：

Total Sales = Slope1 * Population + Intercept

範例 2

下列 DAX 查詢：

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

傳回具有十二個數據行的單一資料列資料表：

對於指定的客戶，此模型會根據下列公式預測總銷售額：

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

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