Microsoft Graph のグラフに 近似曲線 を追加する場合は、6 種類の傾向/回帰の種類から選択できます。 使用するデータの種類によって、使用する傾向線の種類が決されます。
傾向線の信頼性 傾向線は、その値が 1 R-2 乗値 近い場合に最も信頼性が高い。 データに合わせて傾向線を調整すると、R-2 乗値が自動的に計算されます。 必要に合った場合は、グラフにこの値を表示できます。
線形
線形の傾向線は、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、線形の傾向線は、冷蔵庫の売上が 13 年間で一貫して増加しているのを示しています。 R-2 乗値は 0.9036 で、データに対する線の適合に適しています。
対数近似
対数曲線は最適な曲線で、データの変化率が急速に増減し、その後でレベルアウトする場合に最も便利です。 対数の傾向線では、負の値または正の値を使用できます。
次の例では、対数の傾向線を使用して、固定空間領域における動物の人口増加の予測を示します。ここで、動物の空間が減少するに従って、人口は減少します。 R-2 乗値は 0.9407 で、データに対する線の適合が比較的良好です。
多項式近似
多項式の傾向線は、データが変動するときに使用される曲線です。 これは、たとえば、大きなデータ セットの損益を分析する場合に便利です。 通常、次数が 2 の多項式近似曲線には山または谷がただ 1 つ存在します。 一般に、第 2 次多項式の傾向線には山または谷が 1 つのみです。 注文 3 には、通常、1 つ以上の山または谷があります。 通常、注文 4 は 3 つまでです。
次の例は、速度とガソリン消費の関係を示す第 2 多項式の傾向線 (1 つの山) を示しています。 R-2 乗値は 0.9474 で、データに対する線の適合に適しています。
電源
パワー トレンドラインは、特定の速度で増加する測定値 (たとえば、1 秒間隔でのレース カーの加速度) を比較するデータ セットで最も使用される曲線です。 データにゼロまたは負の値が含まれている場合は、Power Trendline を作成できません。
次の例では、加速度データは、秒でメートルの距離をプロットして表示しています。 加速度が増加するようすが、累乗近似曲線によってはっきりと表されています。 R-2 乗値は 0.9923 で、データに対する線の適合に近い値です。
指数
指数曲線は曲線です。これは、データ値が増加または増加する速度で増加または下がる場合に最も役立ちます。 データに 0 または負の値が含まれている場合、指数近似曲線は作成できません。
次の例では、指数的な傾向線を使用して、オブジェクトのカーボン 14 の減少量を示しています。 R-2 乗値は 1 で、データに完全に適合する線です。
移動平均
移動平均の傾向線は、データの変動を滑らかにし、パターンや傾向を明確に示します。 移動平均の傾向線では、([期間] オプションで設定された)特定の数のデータ ポイントが使用され、その平均値が使用され、その平均値が傾向線内のポイントとして使用されます。 たとえば 、期間 が 2 に設定されている場合、最初の 2 つのデータポイントの平均が移動平均の傾向線の最初のポイントとして使用されます。 2 番目と 3 番目のデータポイントの平均が、傾向線の 2 番目のポイントとして使用されます。
次の例では、移動平均の傾向線は、26 週間に販売された住宅の数のパターンを示しています。
