Joera-marrak
Joera-marrak 2D motako edozein grafikora gehitu daitezke, tarta- eta kotizazio-diagrametara ezik.
Marra edo Zutabea bezalako kategoriak erabiltzen dituen diagrama mota bati joera-marra bat txertatzen badiozu, orduan 1, 2, 3 … zenbakiak X balio gisa erabiltzen dira joera-marra kalkulatzeko. Diagrama horietarako, egokiagoa izan daiteke 'XY diagrama' motakoa.
-
Datu-serie baterako joera-marra bat txertatzeko, hautatu diagramako datu-seriea. Aukeratu
, edo eskuineko klik egin laster-menua irekitzeko, eta hautatu . -
Batezbesteko balio-marrak batezbesteko balioa erakusten duten joera-marra bereziak dira. Erabili
datu-serietan batezbesteko balio-marrak txertatzeko. -
Joera-marra bat edo batez besteko balioko marra bat ezabatzeko, egin klik marraren gainean, eta, ondoren, sakatu Del tekla.
Joera-marra bat erakutsiko da automatikoki legendan. Bere izena joera-marraren aukeretan definitu daiteke.
Joera-marrak hari dagokion datu-seriearen kolore bera du. Marra-propietateak aldatzeko, hautatu joera-marra eta aukeratu
.Joera-marraren ekuazioa eta mugatze-koefizientea
Diagrama edizio moduan dagoenean, LibreOffice aplikazioak joera-marraren ekuazioa eta R2 mugatze-koefizientea ematen ditu, horiek erakusten ez badira ere: egin klik joera-marraren gainean, egoera-barran informazioa ikusteko.
Joera-marraren ekuazioa erakusteko, hautatu joera-marra diagraman, egin eskuineko klik laster-menua irekitzeko, eta hautatu .
Balioen formatua aldatzeko (digitu esanguratsu gutxiago edo notazio zientifikoa erabiltzeko), hautatu ekuazioa diagraman, egin eskuineko klik laster-menua irekitzeko, eta aukeratu
.Ekuazio lehenetsiak X erabiltzen du abzisen aldagai modura, eta f(x) ordenatuen aldagai gisa. Izen horiek aldatzeko, hautatu joera-marra, aukeratu eta sartu izenak X aldagaiaren izena eta Y aldagaiaren izena edizio-koadroetan.
Mugatze-koefizientea (R2) erakusteko, hautatu ekuazioa diagraman, egin eskuineko klik laster-menua irekitzeko, eta aukeratu
.Ebakidura behartuta badago, R2 mugatze-koefizientea ez da kalkulatuko ebakidura askea kalkulatzen den modu berean. R2 balioak ezin dira konparatu ebakidura behartuarekin edo askearekin.
Joera-marren kurba mota
Honako erregresio motak daude erabilgarri:
-
Joera-marra lineala: erregresioa y=a∙x+b ekuazioaren bidez. b ebakidura behartu daiteke.
-
Joera-marra polinomiala: erregresioa y=Σi(ai∙xi) ekuazioaren bidez. a0 ebakidura behartu daiteke. Polinomioaren gradua eman behar da (gutxienez 2).
-
Joera-marra logaritmikoa: erregresioa y=a∙ln(x)+b ekuazioaren bidez.
-
Joera-marra esponentziala: erregresioa y=b∙exp(a∙x) ekuazioaren bidez. Ekuazio hori hurrengoaren baliokidea da: y=b∙mx gehi m=exp(a). b ebakidura behartu daiteke.
-
Joera-marra potentziala: erregresioa y=b∙xa ekuazioaren bidez.
-
Batez besteko higikorreko joera-marra: batez besteko higikorra aurreko n Y baliorekin kalkulatzen da, n periodoa delarik. Ez dago ekuaziorik joera-marra honetarako.
Murriztapenak
Joera-marra kalkulatzeko orduan, datu-bikoteek ondorengo balioak izan behar dituzte:
-
Joera-marra logaritmikoa: X balio positiboak besterik ez dira kontuan hartzen.
-
Joera-marra esponentziala: Y balio positiboak besterik ez dira kontuan hartzen, Y balio guztiak negatiboak direnean salbu: orduan, erregresioak y=-b∙exp(a∙x) ekuazioa jarraituko du.
-
Joera-marra potentziala: X balio positiboak besterik ez dira kontuan hartzen; Y balio positiboak besterik ez dira kontuan hartzen, Y balio guztiak negatiboak direnean salbu: orduan, erregresioak y=-b∙xa ekuazioa jarraituko du.
Zure datuak eraldatu behar dituzu, beraz; onena da jatorrizko datuen kopiabatekin lan egitea eta kopiatutako datuak eraldatzea.
Kalkulatu parametroak Calc-en
Halaber, parametroak kalkula ditzakezu Calc funtzioak erabiliz, ondoren adierazten den bezala.
Erregresio linealaren ekuazioa
Erregresio linealaky=m*x+b ekuazioa jarraitzen du.
m = SLOPE(Data_Y;Data_X)
b = INTERCEPT(Data_Y ;Data_X)
Kalkulatu zehaztapen-koefizientea honela
r2 = RSQ(Y_datua;X_datua)
m, b eta r2 balioez gain, LINEST matrize-funtzioak estatistika gehigarriak ematen ditu erregresio-analisi baterako.
Erregresio logaritmikoaren ekuazioa
Erregresio logaritmikoaky=a*ln(x)+b ekuazioa jarraitzen du.
a = SLOPE(Data_Y;LN(Data_X))
b = INTERCEPT(Data_Y ;LN(Data_X))
r2 = RSQ(Y_datua;LN(X_datua))
Erregresio esponentzialaren ekuazioa
Joera-marra esponentzialetarako, eredu lineal batera transformatzen da. Kurbaren doitze optimoa eredu linealari lotuta egongo da eta emaitzak horren arabera interpretatuko dira.
Erregresio esponentzialak y=b*exp(a*x) edo y=b*mx ekuazioa jarraitzen du, hurrenez hurren ln(y)=ln(b)+a*x edoln(y)=ln(b)+ln(m)*x ekuazioetara transformatzen dena.
a = SLOPE(Data_Y;LN(Data_X))
Bigarren aldaerarako aldagaiak honela kalkulatzen dira:
m = EXP(SLOPE(LN(Data_Y);Data_X))
b = EXP(INTERCEPT(LN(Data_Y);Data_X))
Kalkulatu zehaztapen-koefizientea honela
r2 = RSQ(LN(Data_Y);Data_X)
m, b eta r2 balioez gain, LOGEST matrize-funtzioak estatistika gehigarriak ematen ditu erregresio-analisi baterako.
Erregresio potentzialaren ekuazioa
Erregresio potentzialeko kurbetan, eredu lineal batera transformatzen dira. Erregresio potentzialak y=b*xa ekuazioa jarraitzen du eta ln(y)=ln(b)+a*ln(x) ekuaziora transformatzen da.
a = SLOPE(LN(Data_Y);LN(Data_X))
b = EXP(INTERCEPT(LN(Data_Y);LN(Data_X))
r2 = RSQ(LN(Data_Y);LN(Data_X))
Erregresio polinomialaren ekuazioa
Erregresio polinomialeko kurben kasuan, eredu lineal batera transformatzen dira.
Sortu x, x2, x3, … , xn, y zutabeak dituen taula bat, nahi den n mailaraino.
Erabili =LINEST(Data_Y,Data_X) formula, x baliotik xn baliora arteko barruti osoa (goiburukorik gabe) Data_X gisa dituela.
LINEST irteeraren lehen errenkadak erregresio polinomialaren koefizienteak ditu, xn balioaren koefizientea ezkerreneko kokagunean duela.
LINEST irteeraren hirugarren errenkadako lehen elementua r2 balioa da. Ikusi LINEST funtzioa, hura nola erabili xeheago ikasteko eta gainerako irteera-parametroen azalpena ezagutzeko.