# linest 함수를 사용하는 방법의 예

linest 함수는 선형 회귀 분석과 관련된 값을 찾는 데 사용됩니다. 이 섹션에서는 샘플 데이터를 사용하여 시각화를 작성하고 linest에서 사용 가능한 Qlik Sense 함수의 값을 찾는 방법을 설명합니다. linest 함수는 데이터 로드 스크립트와 차트 표현식에서 사용할 수 있습니다.

구문과 인수에 대한 설명은 각 linest 차트 함수 및 스크립트 함수 항목을 참조하십시오.

## 예에 사용된 데이터 및 스크립트 표현식

아래 linest() 예제를 위해 데이터 로드 편집기에서 다음 인라인 데이터 및 스크립트 표현식을 로드합니다.

```
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;
			
```

인라인 로드 사용에 대한 자세한 내용은 [인라인 로드를 사용하여 데이터 로드](https://help.qlik.com/ko-KR/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/inline-loads-qs.htm)를 참조하십시오.

## 예 1: linest를 사용한 스크립트 표현식

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

#### 예: 스크립트 표현식

### 데이터 로드 스크립트 계산에서 시각화 만들기

다음 필드를 열로 사용하여 Qlik Sense 시트에 테이블 시각화를 만듭니다.

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

### 결과

데이터 로드 스크립트에서 생성된 linest 계산의 결과가 포함된 테이블은 다음과 같이 표시됩니다.

결과 테이블

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

결과 테이블

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

## 예 2: linest를 사용한 차트 표현식

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

#### 예: 차트 표현식

다음 필드를 차원으로 사용하여 Qlik Sense 시트에 테이블 시각화를 만듭니다.

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

이 표현식은 가상 차원 함수를 사용하여 linest 함수 이름이 포함된 차원에 대한 레이블을 만듭니다. 공간을 절약하기 위해 레이블을 Linest functions로 변경할 수 있습니다.

테이블에 다음 표현식을 측정값으로 추가합니다.

`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) )`

이 표현식은 가상 차원에 있는 해당 이름에 대응하는 각 linest 함수의 결과 값이 표시됩니다. `Linest_b(Y,X)`의 결과가 linest\_b 옆에 표시됩니다.

### 결과

결과 테이블

| 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 |

## 예 3: linest를 사용한 차트 표현식

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

#### 예: 차트 표현식

1. X를 차원으로, Y를 측정값으로 사용하여 Qlik Sense 시트에 막대 차트 시각화를 만듭니다.
2. Y 측정값에 선형 추세선을 추가합니다.
3. 시트에 KPI 시각화를 추가합니다.
   1. KPI에 대한 레이블로 slope을 추가합니다.
   2. KPI에 대한 표현식으로 `sum(Linest_M)`을 추가합니다.
4. 시트에 두 번째 KPI 시각화를 추가합니다.
   1. KPI에 대한 레이블로 intercept를 추가합니다.
   2. KPI에 대한 표현식으로 `Sum(Linest_B)`을 추가합니다.
5. 시트에 세 번째 KPI 시각화를 추가합니다.
   1. KPI에 대한 레이블로 coefficient of determination을 추가합니다.
   2. KPI에 대한 표현식으로 `Sum(Linest_R2)`을 추가합니다.

### 결과

![](https://help.qlik.com/ko-KR/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/linest-charts.png)

### 설명

막대 차트는 X 및 Y 데이터를 표시합니다. 관련 linest() 함수는 추세선이 기반으로 하는 선형 회귀 방정식, 즉 y = m \* x + b에 대한 값을 제공합니다. 이 방정식은 데이터에 가장 적합한 선을 설명하는 배열을 반환하여 직선(추세선)을 계산하기 위해 "최소 제곱" 방법을 사용합니다.

KPI는 선형 회귀 방정식의 변수가 되는 기울기에 대한 linest() 함수 sum(Linest\_M) 및 Y 절편의 경우 sum(Linest\_B)의 결과 및 결정 계수에 대한 해당 집계 R2 값을 표시합니다.