# linest 関数の使用例

linest 関数は、直線回帰分析に関連した値の計算に使用します。このセクションでは、サンプル データを使って、Qlik Sense で使用可能な linest 関数の値を特定するためのビジュアライゼーションの作成方法を説明します。linest 関数は、データ ロード スクリプトおよびチャートの数式で使用できます。

構文と引数については、各 linest チャート関数およびスクリプト関数のトピックを参照してください。

## 例で使用されているデータとスクリプトの数式

下記の linest() 例をデータ ロード エディタで以下のインラインデータとスクリプトの数式をロードします。

```
T1:
LOAD *, 1 as Grp;
LOAD * inline [
X|Y
1|0
2|1
3|3
4|8
5|14
6|20
7|0
8|50
9|25
10|60
11|38
12|19
13|26
14|143
15|98
16|27
17|59
18|78
19|158
20|279 ] (delimiter is '|');
			
R1:
LOAD 
Grp,
linest_B(Y,X) as Linest_B,
linest_DF(Y,X) as Linest_DF,
linest_F(Y,X) as Linest_F,
linest_M(Y,X) as Linest_M,
linest_R2(Y,X) as Linest_R2,
linest_SEB(Y,X,1,1) as Linest_SEB,
linest_SEM(Y,X) as Linest_SEM,
linest_SEY(Y,X) as Linest_SEY,
linest_SSREG(Y,X) as Linest_SSREG,
linest_SSRESID(Y,X) as Linest_SSRESID
resident T1 group by Grp;
			
```

インライン ロードの使用の詳細については、「[インライン ロードを使用したデータのロード](https://help.qlik.com/ja-JP/sense/November2025/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/inline-loads-qs.htm)」を参照してください。

## 例 1: linest を使用したスクリプトの数式

[](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/StatisticalAggregationFunctionsinCharts/linest-example.htm)

#### 例: スクリプト式

### データ ロード スクリプトの計算からビジュアライゼーションを作成

以下の項目をカラムとし、Qlik Sense シートにテーブル ビジュアライゼーションを作成します。

* Linest\_B
* Linest\_DF
* Linest\_F
* Linest\_M
* Linest\_R2
* Linest\_SEB
* Linest\_SEM
* Linest\_SEY
* Linest\_SSREG
* Linest\_SSRESID

### 結果

データ ロード スクリプトで行われた linest 計算の結果が含まれるテーブルは、次のようになります。

結果テーブル

| Linest\_B | Linest\_DF | Linest\_F | Linest\_M | Linest\_R2 | Linest\_SEB |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| -35.047 | 18 | 20.788 | 8.605 | 0.536 | 22.607 |

結果テーブル

| Linest\_SEM | Linest\_SEY | Linest\_SSREG | Linest\_SSRESID |
| --- | --- | --- | --- |
| 1.887 | 48.666 | 49235.014 | 42631.186 |

## 例 2: linest を使用したチャートの数式

[](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/StatisticalAggregationFunctionsinCharts/linest-example.htm)

#### 例: チャートの数式

以下の項目を軸とし、Qlik Sense シートにテーブル ビジュアライゼーションを作成します。

`ValueList('Linest_b', 'Linest_df','Linest_f', 'Linest_m','Linest_r2','Linest_SEB','Linest_SEM','Linest_SEY','Linest_SSREG','Linest_SSRESID')`

その際、この式は linest 関数の名前を持つ軸のラベルを作成するために合成軸関数を使用します。ラベルを Linest functions に変更してスペースを節約することも可能です。

次の数式をメジャーとしてテーブルに追加します。

`Pick(Match(ValueList('Linest_b', 'Linest_df','Linest_f', 'Linest_m','Linest_r2','Linest_SEB','Linest_SEM','Linest_SEY','Linest_SSREG','Linest_SSRESID'),'Linest_b', 'Linest_df','Linest_f', 'Linest_m','Linest_r2','Linest_SEB','Linest_SEM','Linest_SEY','Linest_SSREG','Linest_SSRESID'),Linest_b(Y,X),Linest_df(Y,X),Linest_f(Y,X),Linest_m(Y,X),Linest_r2(Y,X),Linest_SEB(Y,X,1,1),Linest_SEM(Y,X),Linest_SEY(Y,X),Linest_SSREG(Y,X),Linest_SSRESID(Y,X) )`

この式は、合成軸内の対応する名前の各 linest 関数の結果値を表示します。`Linest_b(Y,X)` の結果は linest\_b の隣に表示されます。

### 結果

結果テーブル

| Linest functions | Linest function results |
| --- | --- |
| Linest\_b | -35.047 |
| Linest\_df | 18 |
| Linest\_f | 20.788 |
| Linest\_m | 8.605 |
| Linest\_r2 | 0.536 |
| Linest\_SEB | 22.607 |
| Linest\_SEM | 1.887 |
| Linest\_SEY | 48.666 |
| Linest\_SSREG | 49235.014 |
| Linest\_SSRESID | 42631.186 |

## 例 3: linest を使用したチャートの数式

[](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/StatisticalAggregationFunctionsinCharts/linest-example.htm)

#### 例: チャートの数式

1. X を軸、Y をメジャーとして、Qlik Sense シートにバーチャートのビジュアライゼーションを作成します。
2. Y メジャーに線形トレンド ラインを追加します。
3. シートに KPI ビジュアライゼーションを追加します。
   1. KPI のラベルとして傾きを追加します。
   2. KPI の式として `sum(Linest_M)` を追加します。
4. シートに 2 番目の KPI ビジュアライゼーションを追加します。
   1. KPI のラベルとして切片を追加します。
   2. KPI の式として `Sum(Linest_B)` を追加します。
5. シートに 3 番目の KPI ビジュアライゼーションを追加します。
   1. KPI のラベルとして決定係数を追加します。
   2. KPI の式として `Sum(Linest_R2)` を追加します。

### 結果

![](https://help.qlik.com/ja-JP/sense/November2025/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/linest-charts.png)

### 説明

バーチャートは、X および Y データのプロットを示しています。関連する linest() 関数は、トレンド ラインが基づく線形回帰方程式の値、つまり y = m \* x + b を提供します。 この方程式は、「最小二乗」法を使用して、データに最適な線を表す配列を返すことにより、直線 (トレンド ライン) を計算します。

KPI は、線形回帰方程式の変数である傾きの linest() 関数 sum(Linest\_M) と Y 切片の sum(Linest\_B) の結果、および決定係数の対応する集計 R2 値を表示します。