При добавлении линий тренда на диаграммы в Microsoft Graph можно выбрать любой из шести типов линий тренда. Имеющиеся данные определяют, какую линию тренда следует использовать.
Надежность линии тренда: Линия тренда наиболее надежна, когда ее значение R-квадрата равно 1 или близко к нему. При подгонке линии тренда к данным Graph автоматически вычисляет ее значение R-квадрат. При желании это значение можно отобразить на диаграмме.
Линейная: линейная линия тренда — это наиболее подходящая прямая линия, которая используется с простыми линейными наборами данных. Данные являются линейными, если узор в их точках данных напоминает линию. Иначе говоря, прямая линия тренда хорошо подходит для величины, которая возрастает или убывает с постоянной скоростью.
В следующем примере линейная линия тренда ясно показывает, что продажи холодильников постоянно росли в течение 13-летнего периода. Обратите внимание, что величина R-квадрат равна 0,9036, что хорошо подходит для линии.
Логарифмическая линия: Логарифмическая линия тренда — это наиболее подходящая кривая линия, которая наиболее полезна, когда скорость изменений данных быстро увеличивается или уменьшается, а затем выравнивается. В логарифмической линии тренда могут использоваться отрицательные или положительные значения.
В следующем примере логарифмическая линия тренда используется для отображения прогнозируемого роста популяции животных в области с фиксированным пространством, где популяция выравнивается по мере уменьшения пространства для животных. Обратите внимание, что величина R-квадрат равна 0,9407, что относительно хорошо подходит для линии.
Полиномиальная линия: полиномиальная линия тренда — это изогнутая линия, которая используется, когда данные колеблются. Это полезно, например, для анализа прибылей и убытков в большом наборе данных. Порядок полинома можно определить по числу флуктуаций данных или по количеству изгибов, холмов и впадин, появившихся на кривой. Полиномиальная линия тренда порядка 2 обычно имеет только один холм или долину. Отряд 3 обычно имеет один или два холма или долины. В Ордене 4 обычно их не более трех.
В следующем примере показана полиномиальная линия тренда 2-го порядка с одним холмом, иллюстрирующая связь между скоростью и расходом бензина. Обратите внимание, что величина R-квадрата равна 0,9474, что хорошо подходит для линии.
Мощность: линия тренда мощности — это изогнутая линия, которую лучше всего использовать с наборами данных, сравнивающими измерения, которые увеличиваются с определенной скоростью, например, ускорение гоночного автомобиля с интервалом в одну секунду. Невозможно создать степенную линию тренда, если данные содержат нулевые или отрицательные значения.
В приведенном ниже примере данные ускорения отображаются путем построения расстояния в метрах (в секундах). Линия тренда мощности ясно показывает возрастающее ускорение. Обратите внимание, что величина R-квадрата равна 0,9923, что почти идеально подходит для линии.
Экспоненциальная: экспоненциальная линия тренда — это кривая линия, которая лучше всего полезна, когда значения данных растут или падают с возрастающей скоростью. Невозможно создать экспоненциальную линию тренда, если данные содержат нулевые или отрицательные значения.
В приведенном ниже примере экспоненциальная линия тренда используется для отображения уменьшения количества углерода-14 в объекте по мере его старения. Обратите внимание, что величина достоверности аппроксимации равна 1, что означает, что линия идеально подходит для данных.
Скользящее среднее: линия тренда скользящего среднего сглаживает колебания данных, чтобы более четко показать закономерность или тренд. Линия тренда скользящего среднего использует определенное число точек данных, заданное параметром "Период ", усредняет их и использует среднее значение в качестве точки линии тренда. Например, если для параметра "Период " задано значение 2, то в качестве первой точки линии тренда скользящего среднего используется среднее арифметическое первых двух точек данных. В качестве второй точки линии тренда используется среднее арифметическое второй и третьей точек данных и т. д.
В следующем примере линия тренда скользящего среднего показывает закономерность в количестве домов, проданных за 26-недельный период.
