Microsoft Graph のグラフに近似曲線を追加する場合は、6 種類の近似曲線のいずれかを選択できます。 手持ちのデータによって、使用する近似曲線が決まります。
近似曲線の信頼性: 近似曲線は、R-2 乗値が 1 またはそれに近い場合に最も信頼性が高くなります。 近似曲線をデータにフィットさせると、R-2 乗値が自動的にグラフで計算されます。 必要に応じて、この値をグラフに表示できます。
線形: 線形近似曲線は、単純な線形データ セットで使用される最適な直線です。 データ ポイントのパターンが線に似ている場合、データは線形です。 通常、線形近似曲線は、何かが一定の比率で増えている (または減っている) ことを示しています。
次の例では、直線的な近似曲線は、冷蔵庫の売上が 13 年間にわたって一貫して増加していることを明確に示しています。 R-2 乗値は 0.9036 であり、これは線に適しています。
対数: 対数近似曲線は、データの変化率が急速に増加または減少し、その後横ばいになる場合に最も有用な最適な曲線です。対数近似曲線では、負の値、正の値、またはその両方を使用できます。
次の例では、対数近似曲線を使用して、固定空間領域における動物の個体数の増加予測値を示します。この領域では、動物を収容できるスペースが減少すると個体数が横ばいになりました。 R-2乗値は0.9407であり、これは線に比較的適しています。
多項式: 多項式近似曲線は、データが変動するときに使用される曲線です。 たとえば、大規模なデータ セットに対する利益と損失の分析に役立ちます。 多項式の順序は、データの変動の数、または曲線に現れる曲がり角、つまり丘と谷の数によって決定できます。 一般に、2 次多項式近似曲線には丘または谷が 1 つしかありません。 オーダー 3 には通常、1 つまたは 2 つの丘または谷があります。 オーダー 4 には通常、最大 3 つのオーダーがあります。
次の例は、速度とガソリン消費量の関係を示すために、1 つの丘がある 2 次多項式近似曲線を示しています。 R-2 乗値は 0.9474 であり、これは線に適しています。
パワー: パワー近似曲線は、レースカーの 1 秒間隔での加速など、特定の速度で増加する測定値を比較するデータ セットに最適に使用する曲線です。 データに 0 または負の値が含まれている場合、電力近似曲線を作成できません。
次の例では、距離をメートル単位で秒単位でプロットすることで、加速度データが表示されます。 電力の近似曲線は、加速の増加を明確に示しています。 R-2 乗値は 0.9923 で、この線にほぼ完全に適合しています。
指数: 指数近似曲線は、データ値がますます高い速度で上昇または下降する場合に最も役立つ曲線です。 データにゼロまたは負の値が含まれている場合、指数近似曲線を作成することはできません。
次の例では、指数近似曲線を使用して、オブジェクトの経年変化に伴って減少するカーボン 14 の量を示しています。 R-2 乗値は 1 であり、線がデータに完全に適合していることを意味します。
移動平均: 移動平均の傾向線は、データの変動を平滑化して、パターンまたは傾向をより明確に示します。 移動平均近似曲線は、[ 期間] オプションで設定された特定の数のデータ要素を使用して平均を算出し、その平均値を近似曲線内の点として使用します。 たとえば、[ 期間] が 2 に設定されている場合、最初の 2 つのデータ要素の平均が移動平均の近似曲線の最初の点として使用されます。 2 番目と 3 番目のデータ要素の平均が近似曲線の 2 番目の点として使用され、以下同様です。
次の例では、移動平均の近似曲線は、26 週間にわたって販売された住宅数のパターンを示しています。
