Jika ingin menambahkan garis kecenderungan ke bagan di Microsoft Graph, Anda dapat memilih salah satu dari enam tipe tren/regresi yang berbeda. Tipe data yang Anda miliki menentukan tipe garis tren yang harus Anda gunakan.
Keandalan garis tren Garis tren paling dapat diandalkan ketika Nilai R-kuadrat berada di atau mendekati 1. Saat Anda mengepaskan garis tren ke data Anda, Graph secara otomatis menghitung nilai R kuadratnya. Jika mau, Anda bisa menampilkan nilai ini di bagan Anda.
Linear
Garis tren linear adalah garis lurus paling pas yang digunakan dengan kumpulan data linear sederhana. Data Anda linear jika pola dalam titik datanya menyerupai garis. Garis tren linear biasanya memperlihatkan sesuatu yang naik atau turun dalam laju yang tetap.
Dalam contoh berikut, garis tren linear dengan jelas menunjukkan bahwa penjualan kulkas telah meningkat secara konsisten selama periode 13 tahun. Perhatikan bahwa nilai R kuadrat adalah 0,9036, yang merupakan kecocokan yang baik dari garis ke data.
Logaritma
Garis tren logaritma adalah garis melengkung paling pas yang paling berguna ketika tingkat perubahan dalam data meningkat atau menurun dengan cepat lalu tingkat keluar. Garis tren logaritma bisa menggunakan nilai negatif dan/atau positif.
Contoh berikut menggunakan garis tren logaritma untuk menggambarkan prediksi pertumbuhan populasi hewan di area ruang tetap, di mana populasi diratakan sebagai ruang untuk hewan berkurang. Perhatikan bahwa nilai R kuadrat adalah 0,9407, yang merupakan kecocokan garis yang relatif baik dengan data.
Polinomial
Garis tren polinomial adalah garis melengkung yang digunakan ketika data berfluktuasi. Ini berguna, misalnya, untuk menganalisis keuntungan dan kerugian atas rangkaian data yang besar. Urutan polinomial bisa ditentukan berdasarkan jumlah fluktuasi di data atau berdasarkan berapa banyak lengkungan (bukit dan lembah) yang muncul di kurva. Garis tren polinomial Order 2 umumnya hanya memiliki satu bukit atau lembah. Pesanan 3 umumnya memiliki satu atau dua bukit atau lembah. Pesanan 4 umumnya memiliki hingga tiga.
Contoh berikut ini memperlihatkan garis tren polinomial Pesanan 2 (satu bukit) untuk menggambarkan hubungan antara kecepatan dan konsumsi bensin. Perhatikan bahwa nilai R kuadrat adalah 0,9474, yang merupakan kecocokan yang baik dari garis ke data.
Daya
Garis tren pangkat adalah garis melengkung yang paling baik digunakan dengan kumpulan data yang membandingkan pengukuran yang meningkat pada laju tertentu — misalnya, akselerasi mobil balap pada interval satu detik. Anda tidak bisa membuat garis tren pangkat jika data Anda berisi nilai nol atau negatif.
Dalam contoh berikut, data akselerasi diperlihatkan dengan memplot jarak dalam meter menurut detik. Garis tren pangkat memperlihatkan dengan jelas akselerasi yang meningkat. Perhatikan bahwa nilai R kuadrat adalah 0,9923, yang merupakan kecocokan garis yang hampir sempurna dengan data.
Eksponensial
Garis tren eksponensial adalah garis melengkung yang paling berguna ketika nilai data naik atau turun pada tingkat yang semakin tinggi. Anda tidak bisa membuat garis tren eksponensial jika data Anda berisi nilai nol atau negatif.
Dalam contoh berikut, garis tren eksponensial digunakan untuk menggambarkan penurunan jumlah karbon 14 dalam objek seiring bertambahnya usia. Perhatikan bahwa nilai R kuadrat adalah 1, yang berarti garis pas dengan data dengan sempurna.
Rata-rata bergerak
Garis tren rata-rata bergerak memperhalus fluktuasi data untuk memperlihatkan pola atau tren dengan lebih jelas. Garis tren rata-rata bergerak menggunakan jumlah titik data tertentu (diatur oleh opsi Periode ), menghitung rata-ratanya, dan menggunakan nilai rata-rata sebagai titik dalam garis tren. Jika Periode diatur ke 2, misalnya, maka rata-rata dari dua titik data pertama digunakan sebagai titik pertama dalam garis tren rata-rata bergerak. Rata-rata titik data kedua dan ketiga digunakan sebagai titik kedua dalam garis tren, dan seterunya.
Dalam contoh berikut, garis tren rata-rata bergerak memperlihatkan pola dalam jumlah rumah yang terjual selama periode 26 minggu.
