Если вы хотите добавить линию тренда на диаграмму в Microsoft Graph, вы можете выбрать любой из шести типов линий тренда. Имеющиеся данные определяют, какую линию тренда следует использовать.
Надежность линии тренда. Линия тренда является наиболее надежной, если ее значение в квадрате R равно или близко к 1. Если вы подбираете линию тренда к данным, Graph автоматически вычисляет значение в квадрате R. При необходимости это значение можно отобразить на диаграмме.
Линейный. Линейная линия тренда — это наиболее подходящая прямая линия, которая используется с простыми линейными наборами данных. Данные являются линейными, если шаблон в 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 четко показывает, что продажи холодильников постоянно росли в течение 13-летнего периода. Обратите внимание, что значение в квадрате R равно 0,9036, что хорошо подходит для линии.
Логарифмическая линия. Линия тренда логарифмического типа — это наиболее подходящая кривая линия, которая наиболее полезна, когда скорость изменения данных быстро увеличивается или уменьшается, а затем выравнивается. Логарифмическая линия тренда может использовать отрицательные значения, положительные значения или и то, и другое.
В следующем примере используется логарифмическая линия тренда, чтобы показать прогнозируемый рост популяции животных в области фиксированного пространства, где популяция выравнивалась по мере уменьшения пространства для животных. Обратите внимание, что значение в квадрате R равно 0,9407, что относительно хорошо подходит для строки.
Полином. Полиномиальная линия тренда — это кривая линия, которая используется при изменении данных. Он полезен, например, для анализа прибыли и потерь по большому набору данных. Порядок полинома можно определить по количеству колебаний данных или по количеству изгибов или холмов и долин в кривой. Полиномиальная линия тренда Порядка 2 обычно имеет только один холм или долину. Заказ 3 обычно имеет один или два холма или долины. Заказ 4 обычно имеет до трех.
В следующем примере показана полиномиальная линия тренда Порядка 2 с одним холмом, чтобы проиллюстрировать связь между скоростью и потреблением бензина. Обратите внимание, что значение в квадрате R равно 0,9474, что хорошо подходит для линии.
Мощность: линия силовых трендов — это кривая линия, которую лучше всего использовать с наборами данных, которые сравнивают измерения, увеличивающиеся с определенной скоростью, например ускорение гоночного автомобиля с интервалами в одну секунду. Невозможно создать линию тренда питания, если данные содержат нулевые или отрицательные значения.
В следующем примере данные об ускорении отображаются путем построения расстояния в метрах за секундами. Линия тренда питания четко показывает увеличение ускорения. Обратите внимание, что значение в квадрате R равно 0,9923, что почти идеально подходит для линии.
Экспоненциальная. Экспоненциальная линия тренда — это кривая линия, которая наиболее полезна при увеличении или падении значений данных. Невозможно создать экспоненциальную линию тренда, если данные содержат нулевые или отрицательные значения.
В следующем примере экспоненциальная линия тренда используется для отображения уменьшающегося количества углерода 14 в объекте по мере его старения. Обратите внимание, что значение в квадрате R равно 1, что означает, что строка идеально подходит для данных.
Скользящая средняя. Линия тренда скользящей средней сглаживает колебания данных, чтобы более четко отобразить закономерность или тенденцию. Линия тренда скользящей средней использует определенное количество точек данных, заданных параметром Период , усредняет их и использует среднее значение в качестве точки в линии тренда. Например, если параметр Period имеет значение 2, то в качестве первой точки в линии тренда скользящей средней используется среднее. Среднее значение второй и третьей точек данных используется в качестве второй точки в линии тренда и т. д.
В следующем примере линия тренда скользящего среднего показывает закономерность в количестве домов, проданных за 26-недельный период.
