为数据选择最佳趋势线

在 Microsoft Graph 中 趋势线 图表时,可以选择六种不同的趋势/回归类型之一。 你拥有的数据的类型决定了你应当使用的趋势线类型。

趋势线可靠性 趋势线在接近或接近 1 时 R 平方值 最可靠。 当数据符合趋势线时,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

线性趋势线是最适合用于简单线性数据集的直线。 如果数据点中的模式类似于线条,则数据是线性的。 线性趋势线通常显示某些内容以稳定速率增加或减少。

在下面的示例中,线性趋势线清楚地显示,在 13 年期内,冰箱销售额一直保持增长。 请注意,R 平方值为 0.9036,这非常适合数据线。

具有线性趋势线的图表

对数

对数趋势线是最适合的曲线,当数据的更改率快速增加或减少,然后逐渐减少时,该曲线最有用。 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说明固定空间区域中动物的预测总体增长,在固定空间区域中,随着动物空间的减少,人口呈水平增长。 请注意,R 平方值为 0.9407,这是一行与数据相对合适的拟合值。

具有对数趋势线图表

多项式

多项式趋势线是在数据波动时使用的曲线。 例如,它可用于分析大型数据集的增益和损失。 多项式的顺序取决于数据的波动次数,或者曲线上 (和) 的弯曲数。 Order 2 多项式趋势线通常只有一个山或谷。 订单 3 通常有一个或两个山或谷。 订单 4 通常最多有三个。

以下示例显示了一个山 (订单 2 多项式趋势线) 说明速度与用电量之间的关系。 请注意,R 平方值为 0.9474,这非常适合数据线。

具有多项式趋势线的图表

电源

电源趋势线是一条曲线,最适合用于比较以特定速率增加的度量的数据集,例如,赛车在一秒间隔的加速。 如果数据包含零值或负值,则不能创建趋势线。

在下面的示例中,通过绘制以米为单位的距离(以秒为单位)来显示加速数据。 电源趋势线清楚地演示了加速增加。 请注意,R 平方值为 0.9923,几乎与数据线完全匹配。

具有乘幂趋势线的图表

指数

指数趋势线是一条曲线,当数据值以更高的速率上升或下降时,曲线最有用。 如果数据包含零值或负值,则不能创建指数趋势线。

在下面的示例中,指数趋势线用于说明对象在老化时减少的二氧化碳量 14。 请注意,R 平方值为 1,这意味着线条完全适合数据。

具有指数趋势线的图表

移动平均

移动平均趋势线可以平滑数据波动,以更清楚地显示模式或趋势。 移动平均趋势线使用特定数量的数据点 ("时间段"选项) 设置、计算平均值,并使用平均值作为趋势线中的点。 例如,如果 Period 设置为 2,则前两个数据点的平均值用作移动平均趋势线的第一个点。 第二和第三个数据点的平均值用作趋势线中的第二个点,以此类比。

在下面的示例中,移动平均趋势线显示一个在 26 周内售出的家庭数模式。

移动平均线图表

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