Joera-marrak

Joera-marrak 2D motako edozein grafikora gehitu daitezke, tarta- eta kotizazio-diagrametara ezik.

1. Datu-serie bateko joera-marra bat txertatzeko, egin klik bikoitza diagraman, editatzeko moduan sartzeko, eta hautatu joera-marra sortuko zaion datu-seriea.

2. Aukeratu Txertatu - Joera-marra edo egin eskuineko klik datu-seriean laster-menua irekitzeko, eta aukeratu Txertatu joera-marra.

3. Batezbesteko balio-marrak batezbesteko balioa erakusten duten joera-marra bereziak dira. Erabili Txertatu - Batezbesteko balio-marrak datu-serietan batezbesteko balio-marrak txertatzeko.

4. Joera-marra bat edo batez besteko balioko marra bat ezabatzeko, egin klik marraren gainean, eta, ondoren, sakatu Del tekla.

Joera-marrak hari dagokion datu-seriearen kolore bera du. Marra-propietateak aldatzeko, hautatu joera-marra eta aukeratu Formatua - Formatu-hautapena - Marra.

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 Txertatu joera-marraren ekuazioa.

Balioen formatua aldatzeko (digitu esanguratsu gutxiago edo notazio zientifikoa erabiltzeko), hautatu ekuazioa diagraman, egin eskuineko klik laster-menua irekitzeko, eta aukeratu Formateatu joera-marraren ekuazioa - Zenbakiak.

Ekuazio lehenetsiak X erabiltzen du abzisen aldagai modura, eta f(x) ordenatuen aldagai gisa. Izen horiek aldatzeko, hautatu joera-marra, aukeratu Formatua - Formatu-hautapena - Mota 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 Txertatu R².

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=Σ_i(a_i∙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∙m^x gehi m=exp(a). b ebakidura behartu daiteke.

• Joera-marra potentziala: erregresioa y=b∙x^a 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∙x^a 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*m^x 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*x^a 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.