LibreOffice 7.3 Bantuan
Garis tren dapat ditambahkan ke semua jenis diagram 2D kecuali diagram Kue dan Saham.
Apabila Anda menyisipkan sebuah garis tren ke suatu jenis bagan yang memakai kategori, seperti Garis atau Kolom. maka nomor 1, 2, 3, … dipakai sebagai nilai x untuk mengkalkulasikan garis tren. Untuk bagan seperti itu tipe bagan XY mungkin lebih cocok.
To insert a trend line for a data series, first double-click the chart to enter edit mode and select the data series in the chart to which a trend line is to be created.
Choose
, or right-click the data series to open the context menu, and choose .Garis Nilai Rata-rata adalah garis tren khusus yang menampilkan nilai rata-rata. Gunakan
untuk menyisipkan garis nilai rata-rata bagi seri data.Untuk menghapus garis tren atau garis nilai rata-rata, klik garis tersebut, lalu tekan tombol Del.
The menu item
is only available when the chart is in edit mode. It will appear grayed out if the chart is in edit mode but no data series is selected.Kurva regresi memiliki warna yang sama dengan seri data bersangkutan. Untuk mengubah properti garis, pilih kurva regresi tersebut dan pilih
.Suatu garis tren ditampilkan dalam legenda secara otomatis. Namanya dapat didefinisikan dalam opsi garis tren.
Ketika bagan berada dalam mode sunting, LibreOffice memberi Anda persamaan dari garis tren dan koefisien dari determinan R.2, bahkan bila mereka tidak ditampilkan: klik pada garis tren untuk melihat informasi pada bilah status.
Untuk menampilkan persamaan garis tren, pilih garis tren dalam bagan, klik kanan untuk membuka menu konteks, lalu pilih .
Untuk mengubah format dari nilai-nilai (memakai cacah dijit desimal lebih sedikit atau notasi ilmiah), pilih persamaan dalam bagan, klik kanan untuk membuka menu konteks, dan pilih
Persamaan baku memakai x untuk variabel absis, dan f(x) untuk variabel ordinat. Untuk mengubah nama-nama ini, pilih garis tren, pilih dan masukkan nama-nama dalam kotak sunting Nama Variabel X dan Nama Variabel Y.
Untuk menunjukkan koefisien determinan R2, pilih persamaan dalam bagan, klik kanan untuk membuka menu konteks, dan pilih
.Bila titik potong dipaksakan, koefisien determinan R2 tidak dihitung dengan cara yang sama dengan titik potong bebas. Nilai-nilai R2 tidak dapat dibandingkan dengan titik potong dipaksakan atau bebas.
Tersedia tipe-tipe regresi berikut:
Garis tren linier: regresi melalui persamaan y=a∙x+b. Titik potong b dapat dipaksakan.
Garis tren polinom: regresi melalui persamaan y=Σi(ai∙xi). Titik potong a0 dapat dipaksakan. Derajat polinom harus diberikan (paling tidak 2).
Garis tren logaritmis: regresi melalui persamaan y=a∙ln(x)+b.
Garis tren eksponensial: regresi melalui persamaan y=b∙exp(a∙x).Persamaan ini ekuivalen dengan y=b∙mx dengan m=exp(a). Titik potong b dapat dipaksakan.
Garis tren pangkat: regresi melalui persamaan y=b∙xa.
Garis tren rata-rata bergerak: rata-rata bergerak sederhana dihitung dengan n nilai-y sebelumnya, dengan n sebagai perioda. Tidak ada persamaan yang tersedia untuk garis tren ini.
Penghitungan dari kurva regresi terdiri atas hanya pasangan data dengan nilai-nilai sebagai berikut:
Garis tren logaritmis: hanya nilai x positif yang diperhitungkan.
Garis tren eksponensial: hanya nilai y positif yang diperhitungkan, kecuali bila semua nilai y negatif: maka regresi akan mengikuti persamaan y=-b∙exp(a∙x).
Garis tren pangkat: hanya nilai x positif yang diperhitungkan; hanya nilai y positif yang diperhitungkan, kecuali bila semua nilai y negatif: maka regresi akan mengikuti persamaan y=-b∙xa.
Anda harus mentransformasikan data Anda sesuai situasi di atas; sangat dianjurkan Anda bekerja pada salinan data yang asli dan yang ditransformasikan adalah salinan data tersebut.
Anda juga dapat menghitung parameter memakai fungsi Calc sebagai berikut.
Linier regresi mengikuti persamaa y=m*x+b.
m = SLOPE(Data_Y;Data_X)
b = INTERCEPT(Data_Y ;Data_X)
Menghitung koefisien determinasi dengan
r2 = RSQ(Data_Y;Data_X)
Disamping m, b, dan r2 fungsi larik LINEST menyediakan statistik tambahan bagi suatu analisis regresi.
Regresi logaritmis mengikuti persamaan y=a*ln(x)+b.
a = SLOPE(Data_Y;LN(Data_X))
b = INTERCEPT(Data_Y ;LN(Data_X))
r2 = RSQ(Data_Y;LN(Data_X))
Bagi garis tren eksponensial, transformasinya menjadi model linear akan terjadi. Penyesuaian kurva yang optimal terkait pada model linear dan hasilnya diinterpretasikan secara sesuai.
Regresi eksponensial mengikuti persamaan y=b*exp(a*x) atau y=b*mx, yang masing-masing akan ditransformasikan menjadi ln(y)=ln(b)+a*x atau ln(y)=ln(b)+ln(m)*x.
a = SLOPE(LN(Data_Y);Data_X)
Variabel bagi variasi kedua dikalkulasikan sebagai berikut:
m = EXP(SLOPE(LN(Data_Y);Data_X))
b = EXP(INTERCEPT(LN(Data_Y);Data_X))
Menghitung koefisien determinasi dengan
r2 = RSQ(LN(Data_Y);Data_X)
Disamping m, b, dan r2 fungsi larik LOGEST menyediakan statistik tambahan bagi suatu analisis regresi.
Bagi kurva regresi perpangkatan, transformasinya menjadi model linear akan terjadi. Regresi perpangkatan mengikuti persamaan y=b*xa, yang akan ditransformasikan menjadi ln(y)=ln(b)+a*ln(x).
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))
Untuk kurva regresi polinomial terjadi suatu transformasi ke sebuah model linier.
Buatlah suatu tabel denga kolom x, x2, x3, …, xn, y sampai ke derajat n yang diinginkan.
Gunakan rumus =LINEST(Data_Y,Data_X) dengan rentang lengkap x ke x n (tanpa tajuk) sebagai Data_X.
Baris pertama dari keluaran LINEST memuat koefisien regresi polinomial, dengan koefisien dari xn pada posisi paling kiri.
Elemen pertama dari baris ketiga keluaran LINEST adalah nilai dari r2. Lihat fungsi LINEST untuk rincian tentang penggunaan yang tepat dan penjelasan parameter keluaran lainnya.