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이 항목에서는 다양한 추세선 옵션을 Office.

이 유형의 추세선을 사용하여 단순 선형 데이터 집합에 가장 적합한 직선형을 만들 수 있습니다. 데이터 점의 패턴이 선처럼 보이는 경우 데이터가 선형입니다. 선형 추세선은 일반적으로 꾸준히 증가하거나 감소하는 것을 보여줍니다.

선형 추세선은 이 수식을 사용하여 선에 맞는 최소 제곱을 계산합니다.

선형

여기서 m은 기울기 및 b는 가로채기입니다.

다음 선형 추세선은 냉장고 판매가 8년 동안 지속적으로 증가한 것으로 나타났습니다. R 제곱 값(추세선의 예상 값이 실제 데이터에 얼마나 가접한지 알 수 있는 0에서 1까지의 숫자)은 0.9792입니다. 이는 데이터에 대한 선의 적합성입니다.

선형 추세선이 있는 분산형 차트

가장 적합한 곡선 선을 표시하는 이 추세선은 데이터의 변경 비율이 빠르게 증가하거나 감소한 다음 수준이 낮아질 때 유용합니다. logarithmic 추세선은 음수 및 양수 값을 사용할 수 있습니다.

logarithmic 추세선은 이 수식을 사용하여 점에 맞는 최소 제곱을 계산합니다.

Logarithmic

여기서 c와b는 상수이고 ln은 자연 logarithm 함수입니다.

다음 로그어리학 추세선은 고정된 공간 지역에서 동물의 예측된 인구 증가를 보여 주며, 여기서 동물의 공간으로 인구가 감소했습니다. R 제곱 값은 0.933입니다. 이는 데이터에 대한 선의 비교적 잘 맞는 값입니다.

로그 추세선이 있는 분산형 차트

이 추세선은 데이터가 변동하는 경우 유용합니다. 예를 들어 대규모 데이터 집합에 대한 이익 및 손실을 분석하는 경우를 예로 들 수 있습니다. 다차원의 순서는 데이터의 변동 수 또는 곡선에 나타나는 구부리기 수(언덕 및 계곡)에 따라 결정될 수 있습니다. 일반적으로 Order 2 다각형 추세선에는 하나의 언덕 또는 계곡이 있으며, Order 3에는 하나 또는 두 개의 언덕 또는 계곡이 있으며, Order 4에는 최대 3개의 언덕 또는 계곡이 있습니다.

다각형 또는 curvilinear 추세선은 이 수식을 사용하여 점에 맞는 최소 제곱을 계산합니다.

다각형

여기서 bc1.. c6 상수입니다.

다음 Order 2 다각형 추세선(한 언덕)은 주행 속도와 연료 소비 간의 관계를 보여줍니다. R 제곱 값은 0.979로 1에 가깝기 때문에 선이 데이터에 잘 맞습니다.

다항식 추세선이 있는 분산형 차트

곡선 선을 표시하는 이 추세선은 특정 비율로 증가하는 측정값을 비교하는 데이터 집합에 유용합니다. 예를 들어 1초 간격으로 경주용 자동차의 가속을 예로 들 수 있습니다. 데이터에 0 또는 음수 값이 포함된 경우 파워 추세선은 만들 수 없습니다.

파워 추세선은 이 수식을 사용하여 점에 맞는 최소 제곱을 계산합니다.

동력

여기서 c와b는 상수입니다.

참고: 데이터에 음수 또는 0 값이 포함된 경우 이 옵션을 사용할 수 없습니다.

다음 거리 측정 차트는 미터 단위의 거리를 초 단위로 보여줍니다. 파워 추세선은 증가하는 가속을 명확하게 보여줄 수 있습니다. R 제곱 값은 0.986입니다. 이는 데이터에 줄을 거의 완벽하게 맞습니다.

거듭제곱 추세선이 있는 분산형 차트

곡선 선을 표시하는 이 추세선은 데이터 값이 지속적으로 증가하는 속도에서 상승하거나 떨어질 때 유용합니다. 데이터에 0 또는 음수 값이 포함된 경우 지수 추세선은 만들 수 없습니다.

지수 추세선은 이 수식을 사용하여 점에 맞는 최소 제곱을 계산합니다.

지수

여기서 c와b는 상수이고 e는 자연 로그어리엄의 기본입니다.

다음 지수 추세선은 개체의 나이가 증가할 때 탄소 14의 양이 감소하는 양을 보여줍니다. R 제곱 값은 0.990이기 때문에 선이 데이터에 거의 완벽하게 맞습니다.

지수 추세선이 있는 차트

이 추세선은 데이터 변동을 고르게 하여 패턴 또는 추세를 보다 명확하게 보여 조차 합니다. 이동 평균은 특정 수의 데이터 지점(기간 옵션으로 설정)을 사용하며, 평균값을 선의 점으로 사용합니다. 예를 들어 기간이 2로 설정된 경우 처음 두 데이터 지점의 평균이 이동 평균 추세선의 첫 번째 지점으로 사용됩니다. 두 번째 및 세 번째 데이터 포인트의 평균은 추세선 등에서 두 번째 지점으로 사용됩니다.

이동 평균 추세선은 다음 수식을 사용합니다.

MovingAverage

추세선의 이동 평균 점 수는 계열의 총 점 수와 같고 기간에 대해 지정한 수를 희석합니다.

분산형 차트에서 추세선은 차트의 x 값의 순서를 기반으로 합니다. 더 나은 결과를 위해 이동 평균을 추가하기 전에 x 값을 정렬합니다.

다음 이동 평균 추세선은 26주 동안 판매된 주택 수의 패턴을 보여줍니다.

이동 평균 추세선이 있는 분산형 차트

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참고 항목

차트에 추세 또는 이동 평균 선 추가

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