Microsoft Graph のグラフに近似曲線を追加する場合は、6 つの近似曲線の種類のいずれかを選択できます。 使用する近似曲線を決定するデータ。
近似曲線の信頼性: 近似曲線は、R 二乗値が 1 付近にある場合に最も信頼性が高くなります。 近似曲線をデータに合わせると、グラフはその R 二乗値を自動的に計算します。 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、データは線形になります。 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、線形近似曲線は、冷蔵庫の売上が 13 年間で一貫して増加していることを明確に示しています。 R 二乗値は 0.9036 であり、線に適していることに注意してください。
対数: 対数近似曲線は、データの変化率が急速に増減し、レベルアウトするときに最も役立つ最適な曲線です。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、固定空間領域での動物の予測された集団の増加を示します。この領域では、動物のスペースが減少するにつれて母集団が平準化されています。 R 2 乗の値は 0.9407 であり、線に適しています。
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、大きなデータ セットに対する損益を分析する場合に便利です。 多項式の順序は、データの変動の数、または曲線に表示される曲げの数、または丘と谷の数によって決まります。 Order 2 多項式近似曲線には、一般に 1 つの丘または谷しかありません。 注文 3 には、一般的に 1 つまたは 2 つの丘または谷があります。 注文 4 には通常、最大 3 つがあります。
次の例は、速度とガソリン消費量の関係を示すために、1 つの丘を持つ Order 2 多項式近似曲線を示しています。 R 二乗値は 0.9474 であり、線に適していることに注意してください。
電力: 電力近似曲線は、1 秒間隔でのレース カーの加速度など、特定の速度で増加する測定値を比較するデータ セットで最適に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、累乗近似曲線を作成することはできません。
次の例では、距離を秒単位でプロットすることで、加速度データを示しています。 パワー近似曲線は、増加する加速度を明確に示しています。 R 二乗値は 0.9923 であり、線にほぼ完全に適合していることに注意してください。
指数: 指数近似曲線は、データ値が上昇または上昇する速度で低下するとき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、物体の炭素 14 の減少量を年齢を示します。 R 二乗値は 1 であり、線がデータに完全に適合することを意味します。
移動平均: 移動平均近似曲線は、データの変動を滑らかにして、パターンまたは傾向をより明確に示します。 移動平均近似曲線では、特定の数のデータ ポイントが使用され、[ 期間 ] オプションによって設定され、平均値が近似曲線のポイントとして使用されます。 たとえば、 Period 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近似曲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 ポイントの平均は、近似曲線の 2 番目のポイントとして使用されます。
次の例では、移動平均近似曲線は、26 週間にわたって販売された住宅の数のパターンを示しています。
