series_fit_2lines_dynamic()

適用於：✅Microsoft網狀架構✅Azure 數據✅總管 Azure 監視器✅Microsoft Sentinel

在數列上套用兩個線段線性回歸，並傳回動態物件。

接受包含動態數值陣列的表達式做為輸入，並套用 兩個線段線性回歸 ，以識別和量化數列中的趨勢變更。 函式會反覆運算數列索引。 在每個反覆專案中，它會將數列分割成兩個部分，並使用 series_fit_line（） 或 series_fit_line_dynamic（） 來放入個別的線條。 函式會將這兩個部分的每一個部分相配，並計算總 R 平方值。 最好的分割是最大化 R 平方的分割。 函式會以下列內容以動態值傳回其參數：

• rsquare： R 平方 是符合質量的標準量值。 這是 [0-1] 範圍中的數位，其中 1 是最佳大小，0 表示數據未排序，且不符合任何行。
• split_idx：斷點至兩個區段的索引（以零起始）。
• variance：輸入數據的變異數。
• rvariance：剩餘變數，這是輸入數據值之間大約相差的變數（由兩條線段）。
• line_fit：數值陣列，包含最適配線的一系列值。 數列長度等於輸入數位的長度。 它用於圖表。
• right.rsquare：分割右側線條的 r 平方，請參閱 series_fit_line（） 或 series_fit_line_dynamic（） 。
• right.slope：右近似線的斜率（格式為 y=ax+b）。
• right.interception：大約左線的截距 （b from y=ax+b） 。
• right.variance：分割右側輸入數據的變異數。
• right.rvariance：分割右側輸入數據的剩餘變異數。
• left.rsquare：分割左邊線條的 r 平方，請參閱 [series_fit_line（）]。（series-fit-line-function.md）或 series_fit_line_dynamic（）。
• left.slope：左近似線的斜率（格式為 y=ax+b）。
• left.interception：近似左線的截距（格式為 y=ax+b）。
• left.variance：分割左邊輸入數據的變異數。
• left.rvariance：分割左邊輸入數據的剩餘變異數。

此運算子類似於 series_fit_2lines。 不同於 series-fit-2lines，它會傳回動態包。

語法

series_fit_2lines_dynamic(系列)

深入瞭解 語法慣例。

參數

範例

print
    id=' ',
    x=range(bin(now(), 1h) - 11h, bin(now(), 1h), 1h),
    y=dynamic([1, 2.2, 2.5, 4.7, 5.0, 12, 10.3, 10.3, 9, 8.3, 6.2])
| extend
    LineFit=series_fit_line_dynamic(y).line_fit,
    LineFit2=series_fit_2lines_dynamic(y).line_fit
| project id, x, y, LineFit, LineFit2
| render timechart