Ja vēlaties microsoft Graph diagrammai tendenču līnija diagrammu, varat izvēlēties jebkuru no sešiem atšķirīgajiem tendenču/regresijas tipiem. Datu tips nosaka, kāda veida tendences līknes jāizmanto.
Tendenču uzticamība Tendenču līkne ir vissaticamākā, R kvadrātā vērtība tās dati atrodas 1 vai tuvu tam. Kad datiem atbilst tendenču līkne, diagramma automātiski aprēķina tā R kvadrāta vērtību. Ja vēlaties, šo vērtību var parādīt diagrammā.
Lineāra
Lineāra tendenču līkne ir vislabāk piemērota taisnei, kas tiek izmantota ar vienkāršām lineārām datu kopām. Jūsu dati ir lineāri, ja tā datu punktu modelis līdzinās līnijai. Lineāra tendenču līkne parasti norāda, ka vienmērīgi palielinās vai samazinās.
Šajā piemērā lineāra tendenču līkne skaidri parāda, ka relīniju pārdošanas apjomi ir konsekventi pieauguši 13 gadu periodā. Ievērojiet, ka R kvadrātā vērtība ir 0,9036, kas ir laba rindiņas atbilstība datiem.
Logaritmiskā
Logaritmiskā tendenču līkne ir vispiemērotākā izliektā līnija, kas ir visnoderīgākā, ja datu izmaiņu ātrums ātri palielinās vai samazinās un pēc tam pazeminās. Logaritmiskā tendences līkne var izmantot negatīvas un/vai pozitīvas vērtības.
Šajā piemērā tiek izmantota logaritmiskā tendenču līkne, lai attēlotu prognozēto dzīvnieku populācijas augšanu fiksētā vietā, kur samazināts populācijas līmenis kā atstarpe zvērsiem. Ņemiet vērā, ka R kvadrātā vērtība ir 0,9407, kas ir relatīvi laba līnijas atbilstība datiem.
Polinomu
Polinomu tendenču līkne ir izliekta līnija, kas tiek izmantota datu fluctuates gadījumā. Tas ir noderīgi, piemēram, lai analizētu pieaugumu un zudumu lielā datu kopā. Polinoma secību var noteikt pēc datu svārstību skaita vai pēc līknē parādīto līkņu (kalnos un ielejās) parādīšanās. 2. pasūtījuma polinomu tendenču līknē parasti ir tikai viens kalns vai ieleja. 3. pasūtījumā parasti ir viens vai divi kalni vai ielejas. Pasūtījumam 4 parasti ir līdz trim.
Tālāk sniegtajā piemērā redzams Pasūtījuma 2 polinomu tendenču līkne (viens kalns), lai attēlotu relāciju starp ātrumu un benzīna patēriņu. Ievērojiet, ka R kvadrātā vērtība ir 0,9474, kas atbilst datiem līnijas atbilstībai.
Jauda
Strāvas tendences līkne ir izliekta līnija, kas vislabāk tiek izmantota ar datu kopām, kas salīdzina mērījumus, kuri palielinās ar noteiktu ātrumu, piemēram, sacensību automašīnas paātrināšana ar vienu otro intervālu. Tendences līkni nevar izveidot, ja datos ir nulle vai negatīvas vērtības.
Šajā piemērā paātrinājuma dati tiek attēloti, attēlojot attālumu metriem pa sekundēm. Enerģijas tendences līkne skaidri parāda pieaugošu paātrinātāju. Ņemiet vērā, ka R kvadrātā vērtība ir 0,9923, kas ir gandrīz ideāli piemērota datiem rindā.
Eksponenciālā
Eksponenciālā tendences līkne ir izliekta līkne, kas ir visnoderīgākā, ja datu vērtības palielinās vai samazinās ar arvien lielāku pārraides ātrumu. Nevar izveidot eksponenciālu tendences līkni, ja datos ir nulle vai negatīvas vērtības.
Šajā piemērā eksponenciālā tendenču līkne tiek izmantota, lai attēlotu 14. kopijas daudzumu objekta vecuma dēļ. Ņemiet vērā, ka R kvadrāta vērtība ir 1, kas nozīmē, ka līnija datiem precīzi atbilst.
Kustīgais vidējais
Mainīga vidējā tendences līkne izlīdzina datu svārstības, lai skaidrāk parādītu modeli vai tendenci. Vidējais mainīgais tendences līkne izmanto noteiktu datu punktu skaitu (ko iestata opcija Periods), aprēķina to vidējo vērtību un izmanto vidējo vērtību kā punktu tendenču līknē. Ja periods ir iestatīts uz 2, piemēram, pirmo divu datu punktu vidējā vērtība tiek izmantota kā vidējais mainīgais tendences līknes punkts. Otro un trešo datu punktu vidējā vērtība tiek izmantota kā tendenču līknes otrais punkts utt.
Tālāk sniegtajā piemērā tendences līkne, kas pārvietojas, parāda 26 nedēļu laikā pārdoto māju modeli.
