如果想要在 Microsoft Graph 中向图表添加趋势线，可以选择六种趋势线类型中的任何一种。 你拥有的数据决定了应使用哪条趋势线。
趋势线可靠性：当趋势线的 R 平方值等于或接近 1 时，趋势线最可靠。 将趋势线拟合到数据时，Graph 会自动计算其 R 平方值。 如果需要，可以在图表上显示此值。
线性：线性趋势线是与简单线性数据集一起使用的最佳拟合直线。 如果数据点中的模式类似于一条线，则数据是线性的。 线性趋势线通常表明某物正在以稳定的速度增加或减少。
在以下示例中，线性趋势线清楚地表明冰箱销售额在 13 年期间持续增长。 请注意，R 平方值为 0.9036，该值非常适合该线条。
对数：对数趋势线是一条最适合的曲线，当数据的变化率快速增加或减少然后趋于平稳时最有用。对数趋势线可以使用负值和/或正值。
以下示例使用对数趋势线来显示固定空间区域中动物的预测种群增长，其中随着动物空间的减少，种群数量趋于平稳。 请注意，R 平方值为 0.9407，该值与该线的拟合相对较好。
多项式：多项式趋势线是数据波动时使用的曲线。 例如，它对于分析大型数据集的收益和损失非常有用。 多项式的顺序可以通过数据波动的次数或曲线中出现的弯道或丘陵和山谷的数量来确定。 2 阶多项式趋势线通常只有一个山丘或山谷。 3级一般有一两个山丘或山谷。 订单 4 通常最多有三个。
下面的示例显示了有 1 个山丘的 2 阶多项式趋势线，以说明速度与汽油消耗之间的关系。 请注意，R 平方值为 0.9474，该值非常适合该线条。
功率：功率趋势线是一条曲线，最好与比较以特定速率增加的测量值（例如赛车以一秒间隔加速度）的数据集一起使用。 如果数据包含零值或负值，则无法创建乘幂趋势线。
在下面的示例中，加速度数据是通过以米为单位按秒绘制距离来显示的。 功率趋势线清楚地显示了加速度的增加。 请注意，R 平方值为 0.9923，该值几乎完美拟合该线条。
指数：指数趋势线是一条曲线，当数据值以越来越高的速度上升或下降时最有用。 如果数据包含零值或负值，则无法创建指数趋势线。
在下面的示例中，指数趋势线用于显示对象中碳 14 含量随年龄增长而减少的情况。 请注意，R 平方值为 1，这意味着该线与数据完美拟合。
移动平均线：移动平均线趋势线平滑数据波动，以更清楚地显示模式或趋势。 移动平均趋势线使用由 “周期 ”选项设置的特定数量的数据点，对它们进行平均，并将平均值用作趋势线中的一个点。 例如，如果 “周期” 设置为 2，则前两个数据点的平均值将用作移动平均趋势线中的第一个点。 第二个和第三个数据点的平均值用作趋势线中的第二个点，以此类推。
在下面的示例中，移动平均线趋势线显示 26 周内已售房屋数量的模式。
