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这年头假货泛滥，详细级别计算（即LOD Expressions）也不例外。
我们知道，Fixed的详细级别计算是不受维度筛选器控制的，而表计算则受它控制。
当我们用一个表范围的LOD计算来建一个百分比时，即使筛选器只选择维度的一个值（Accessories），它也能保持原来的百分比，而表计算的百分比则自动变为百分之百。
% by Table scopped LOD Calcs：
SUM([Sales])/SUM({SUM([Sales])})
然而，有时候你会发现Fixed的LOD计算居然也受维度筛选器的控制，这样的Fixed LOD计算可称为伪LOD计算。比如下图，我们用一个Fixed的计算求出随着时间的变化，三个Category的Sales的平均值：
b
当维度筛选器中只选择Category的两个值时，用Fixed LOD计算出的平均值居然会变！为什么会这样？说好的Fixed LOD计算不受维度筛选器控制呢？
Avg by Fixed:
AVG({ FIXED [Category],YEAR([Order Date]):SUM([Sales])})
仔细探究一下，我们发现这儿的Fixed LOD计算只是为了求出各Category随时间变化Sales的平均值而已，不用Fixed LOD 计算，我们一样可以算出平均值：
Avg by Normal Calcs:
SUM([Sales])/COUNTD([Category])
所以，这儿维度筛选器对平均值起作用就不难理解了。那么，如果我们需要无论怎样选择Category，其平均值都维持不变，该如何创建计算字段呢？很显然，我们需要一个“真正的” Year(Order Date)被Fixed的LOD计算：
Avg by Nested LOD:
{ FIXED YEAR([Order Date]):AVG({ FIXED [Category],YEAR([Order Date]):SUM([Sales])})}
这时，当选择两个Category或三个Category时，平均值保持不变。
根据嵌入式LOD计算的黄金法则（Golden Rule），当内层是Include计算时，外层Fixed的维度可以传承到内层，所以上面的计算字段也可改成以下计算式，更为简洁。
{ FIXED YEAR([Order Date]):AVG({INCLUDE [Category]:SUM([Sales])})}
再看另外一个例子。我们建一个以州为单位的地图，再建一个Fixed的LOD计算：
Category Sales:
{ FIXED [Category]:SUM([Sales])}
由于大多数的州都销售了所有三个Category的产品，所以基本上Category Sales都等于销售总值2,297,201，将Category Sales的大小用颜色标记出来。
然而当我们选择在Control Filter中去掉Subcategory维度的Accessories时， 南达科他州的Category Sales值会有变化：
为什么？因为南达科他州很特殊，它的Technology Category下只有Accessories一个Subcategory，当我们不选Accessories时，就少了整个Technology这个 Category，所以其Category Sales值当然会有变化。
那么为什么维度筛选器会影响Fixed LOD计算的Category Sales的值呢？因为此处Category Sales也是一个伪 LOD计算！不用Fixed，而用Include和Exclude LOD计算我们一样可以得到相同的Category Sales的值：
Alternative Category Sales：
IF COUNTD([Category])=1 OR COUNTD([Category])=2
THEN SUM({ INCLUDE [Category]:SUM({ EXCLUDE [State]:SUM([Sales])})})
ELSE SUM({ EXCLUDE [State]:SUM([Sales])})
END
同样，如果我们希望Subcategory的选择不影响Category Sales的值，就必须Fix State这个维度，这种嵌入式Fixed LOD计算才真正不受维度筛选器的控制。
Category Sales Fixed State：
{ FIXED [State]:SUM({ FIXED [Category]:SUM([Sales])})}
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