回帰
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回帰

ロバスト回帰

関数説明
robust_trend()Huber 損失を使用して、ロバスト回帰傾向線を求めます。robust_trend(avg:<METRIC_NAME>{*})

最も一般的な線形回帰である最小二乗法 (OLS) は、極値ポイントが少数あるだけでも大きな影響を受けがちです。ロバスト回帰も回帰直線を求める方法の 1 つですが、少数の極値からはそれほど強い影響を受けません。例として、次のプロットを見てみます。

元のメトリクスは青い実線で示されています。紫の破線は OLS 回帰線で、黄色の破線がロバスト回帰線です。メトリクスにある短時間のスパイクによって OLS 回帰線はやや上向きになりますが、ロバスト回帰線はこのスパイクを無視し、メトリクスの全体的傾向により的確に沿っています。

傾向線

関数説明
trend_line()メトリクス値に沿う最小二乗法の回帰線を求めます。trend_line(avg:<METRIC_NAME>{*})

例:

関数 sin(x) * x/2 + x、続いてtrend_line(sin(x) * x/2 + x) をグラフに描くと、次のようになります。

区分的定数

関数説明
piecewise_constant()複数の定数値区間で構成される区分的関数でメトリクスを近似します。piecewise_constant(avg:<METRIC_NAME>{*})

例:

関数 x、続いて piecewise_constant(x) をグラフに描くと、次のようになります。

その他の関数