如果要将 趋势线 添加到 Microsoft Graph 中的图表，可以选择六种不同趋势/回归类型中的任何一种。 你拥有的数据类型决定了应使用的趋势线类型。
趋势线可靠性 当趋势线的 R 平方值 在 1 或接近 1 时最可靠。 当你根据数据拟合趋势线时，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直线，则数据是线性的。 线性趋势线通常显示某物以稳定的速度递增或减少。
在以下示例中，线性趋势线清楚地表明，冰箱销售额在 13 年内持续上升。 请注意，R 平方值为 0.9036，这与数据线很好地拟合。
对数
对数趋势线是最适合的曲线，当数据变化率快速增加或减少，然后趋于水平时，曲线线最有用。 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数量增长，其中，随着动物空间的减少，动物的数量趋于平息。 请注意，R 平方值为 0.9407，这与数据线的拟合度相对较好。
多项式
多项式趋势线是数据波动时使用的曲线。 例如，它可用于分析大型数据集的收益和损失。 多项式的顺序可以由数据中的波动次数或曲线中出现的 (丘陵和山谷) 弯曲的数量决定。 Order 2 多项式趋势线通常只有一个山丘或山谷。 顺序 3 通常有一到两个山丘或山谷。 订单 4 通常最多包含 3 个。
以下示例显示一座山) (Order 2 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，这是数据线的合适值。
电源
功率趋势线是一条曲线线，最适合用于比较以特定速率增加的度量值（例如，以 1 秒间隔加速赛车）的数据集。 如果数据包含零个或负值，则无法创建幂趋势线。
在以下示例中，通过以米为单位的距离（以秒为单位）来显示加速度数据。 电源趋势线清楚地表明加速。 请注意，R 平方值为 0.9923，这几乎完全适合数据线。
指数
指数趋势线是曲线，当数据值以越来越高的速率上升或下降时，它最有用。 如果数据包含零个或负值，则无法创建指数趋势线。
在以下示例中，指数趋势线用于说明对象中碳 14 随着年龄的增长而减少。 请注意，R 平方值为 1，这意味着线条完全适合数据。
移动平均值
移动平均趋势线可平滑化数据波动，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， (由 “周期 ”选项) 设置，对其进行平均值的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，依类而行。
在以下示例中，移动平均趋势线显示 26 周内售出房屋数的模式。
