μΆ”μ„Έμ„ 

좔세선은 νŒŒμ΄ν˜•κ³Ό μ£Όκ°€ν˜• 차트λ₯Ό μ œμ™Έν•œ λͺ¨λ“  2차원 μ°¨νŠΈμ— μ‚½μž…ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

이 λͺ…령을 μ‚¬μš©ν•˜λ €λ©΄...

'μ‚½μž… - μΆ”μ„Έμ„ '(차트) 을 μ„ νƒν•˜μ‹­μ‹œμ˜€.


μ°Έκ³  μ•„μ΄μ½˜

μ„ μ΄λ‚˜ μ—΄κ³Ό 같은 λΆ„λ₯˜λ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜λŠ” 차트 μœ ν˜•μ— 좔세선을 μ‚½μž…ν•˜λ©΄ 좔세선을 κ³„μ‚°ν•˜κΈ° μœ„ν•œ x κ°’μœΌλ‘œ 숫자(1, 2, 3,…)λ₯Ό μ‚¬μš©ν•©λ‹ˆλ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ 차트의 경우 XY 차트 μœ ν˜•μ΄ 더 적합할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.


  1. 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.

  2. Choose Insert - Trend Line, or right-click the data series to open the context menu, and choose Insert Trend Line.

  3. 평균값 선은 평균값을 λ³΄μ—¬μ£ΌλŠ” νŠΉμˆ˜ν•œ μΆ”μ„Έμ„ μž…λ‹ˆλ‹€. 데이터 계열에 λŒ€ν•œ 평균값 선을 μ‚½μž…ν•˜λ €λ©΄ μ‚½μž… - 평균값 선을 μ‚¬μš©ν•©λ‹ˆλ‹€.

  4. μΆ”μ„Έμ„ μ΄λ‚˜ 평균값 선을 μ‚­μ œν•˜λ €λ©΄, 선을 ν΄λ¦­ν•˜κ³  Delete ν‚€λ₯Ό λˆ„λ₯΄μ‹­μ‹œμ˜€.

note

The menu item Insert - Trend Line 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.


μΆ”μ„Έμ„ μ˜ 색상은 ν•΄λ‹Ήλ˜λŠ” 데이터 κ³„μ—΄μ˜ 색상과 κ°™μŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ„  등둝 정보λ₯Ό λ³€κ²½ν•˜λ €λ©΄, 좔세선을 μ„ νƒν•˜κ³  μ„œμ‹ - 개체 속성 - 선을 μ„ νƒν•©λ‹ˆλ‹€.

note

좔세선은 μžλ™μœΌλ‘œ 범둀에 ν‘œμ‹œλ©λ‹ˆλ‹€. μΆ”μ„Έμ„  이름은 μΆ”μ„Έμ„  μ˜΅μ…˜μ—μ„œ 지정할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.


좔체선 방정식 및 κ²°μ • κ³„μˆ˜

차트 νŽΈμ§‘ λͺ¨λ“œμ—μ„œ LibreOfficeλŠ” μΆ”μ„Έμ„  방정식과 κ²°μ • κ³„μˆ˜ R2λ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€. μƒνƒœ ν‘œμ‹œμ€„μ—μ„œ 정보λ₯Ό 보렀면 좔세선을 ν΄λ¦­ν•˜μ‹­μ‹œμ˜€.

μΆ”μ„Έμ„ μ˜ 방정식을 ν‘œμ‹œν•˜λ €λ©΄, μ°¨νŠΈμ—μ„œ 좔세선을 μ„ νƒν•œ ν›„ 마우슀 였λ₯Έμͺ½ λ²„νŠΌ 클릭으둜 보쑰 메뉴λ₯Ό μ—΄κ³  μΆ”μ„Έμ„  방정식 μ‚½μž…λ₯Ό μ„ νƒν•˜μ‹­μ‹œμ˜€.

κ°’ ν˜•μ‹μ„ λ³€κ²½ν•˜λ €λ©΄(덜 μ€‘μš”ν•œ μˆ˜λ‚˜ 곡학 ν‘œκΈ° λ“±) μ°¨νŠΈμ—μ„œ 방정식을 μ„ νƒν•˜κ³  마우슀 였λ₯Έμͺ½ λ²„νŠΌμ„ 눌러 보쑰 메뉴λ₯Ό μ—½λ‹ˆλ‹€. 그리고 μΆ”μ„Έμ„  방정식 μ„œμ‹ - 숫자λ₯Ό μ„ νƒν•©λ‹ˆλ‹€.

κΈ°λ³Έ 방정식은 κ°€λ‘œ μ’Œν‘œ λ³€μˆ˜λ‘œ xλ₯Ό, μ„Έλ‘œ μ’Œν‘œ λ³€μˆ˜λ‘œ f(x)λ₯Ό μ‚¬μš©ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 λ³€μˆ˜λͺ…을 λ³€κ²½ν•˜λ €λ©΄ 좔세선을 μ„ νƒν•˜κ³  μ£Όλ©”λ‰΄μ—μ„œ μ„œμ‹ - 선택 ν•­λͺ© μ„œμ‹ - μœ ν˜•μ„ μ„ νƒν•©λ‹ˆλ‹€. 그리고 λŒ€ν™” μƒμžμ—μ„œ X λ³€μˆ˜λͺ…κ³Ό Y λ³€μˆ˜λͺ… ν•­λͺ©μ—μ„œ μ›ν•˜λŠ” μ΄λ¦„μœΌλ‘œ λ³€κ²½ν•©λ‹ˆλ‹€.

κ²°μ • κ³„μˆ˜ R2λ₯Ό ν‘œμ‹œν•˜λ €λ©΄, μ°¨νŠΈμ—μ„œ 방정식을 μ„ νƒν•˜κ³  마우슀 였λ₯Έμͺ½ λ²„νŠΌμ„ 눌러 보쑰 메뉴λ₯Ό μ—½λ‹ˆλ‹€. 그리고 R2 μ‚½μž…μ„ μ„ νƒν•©λ‹ˆλ‹€.

μ°Έκ³  μ•„μ΄μ½˜

λ§Œμ•½ 절편이 κ°•μ œλ‘œ μ§€μ •λ˜μ–΄ 있으면, κ²°μ • κ³„μˆ˜ R2λŠ” 자유 절편과 같은 λ°©μ‹μœΌλ‘œ κ³„μ‚°λ˜μ§€ μ•ŠμŠ΅λ‹ˆλ‹€. κ°•μ œ 절편과 자유 절편으둜 κ³„μ‚°λœ R2 값은 μ„œλ‘œ 비ꡐ λŒ€μƒμ΄ μ•„λ‹™λ‹ˆλ‹€.


μΆ”μ„Έμ„  곑선 μœ ν˜•

λ‹€μŒ νšŒκ·€ μœ ν˜•μ„ μ‚¬μš©ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

μ œμ•½

νšŒκ·€ κ³‘μ„ μ˜ 계산은 λ‹€μŒ κ°’μ˜ 데이터 μŒλ§Œμ„ κ³ λ €ν•©λ‹ˆλ‹€:

데이터λ₯Ό μ ν•©ν•˜λ„λ‘ λ³€ν™˜ν•΄μ•Ό ν•©λ‹ˆλ‹€. 원본 λ°μ΄ν„°μ˜ 볡사 λ³Έμ—μ„œ μž‘μ—…ν•˜κ³  λ³΅μ‚¬λœ 데이터λ₯Ό λ³€ν™˜ν•˜λŠ” 것이 κ°€μž₯ μ’‹μŠ΅λ‹ˆλ‹€.

μΊ˜ν¬μ—μ„œ 맀개 λ³€μˆ˜ 계산

λ‹€μŒκ³Ό 같은 Calc용 ν•¨μˆ˜λ₯Ό μ΄μš©ν•΄μ„œ νŒŒλΌλ―Έν„°λ₯Ό 계산할 μˆ˜λ„ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

μ„ ν˜• νšŒκ·€μ‹

μ„ ν˜• νšŒκ·€ λŠ” y=m*x+b 식을 λ”°λ¦…λ‹ˆλ‹€.

m = SLOPE(Data_Y;Data_X)

b = INTERCEPT(Data_Y ;Data_X)

κ²°μ •λ˜λŠ” κ³„μˆ˜ κ³„μ‚°ν•˜κΈ°

r2 = RSQ(Data_Y;Data_X)

그외에 m, b와 r2 λ°°μ—΄ ν•¨μˆ˜ LINESTλŠ” νšŒκ·€ 뢄석을 μœ„ν•œ 좔가적인 톡계λ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.

λŒ€μˆ˜ νšŒκ·€μ‹

λŒ€μˆ˜ νšŒκ·€μ‹μ€ y=a*ln(x)+b μž…λ‹ˆλ‹€.

a = SLOPE(Data_Y;LN(Data_X))

b = INTERCEPT(Data_Y ;LN(Data_X))

r2 = RSQ(Data_Y;LN(Data_X))

μ§€μˆ˜ νšŒκ·€μ‹

μ§€μˆ˜ νšŒκ·€ 곑선을 λ§Œλ“€λ €λ©΄ μ„ ν˜• λͺ¨λΈλ‘œμ˜ λ³€ν™˜μ΄ μΌμ–΄λ‚©λ‹ˆλ‹€. 졜적의 곑선 λ§žμΆ€μ€ μ„ ν˜• λͺ¨λΈκ³Ό 관계가 있으며, κ²°κ³ΌλŠ” 그에 따라 적절히 ν•΄μ„λ©λ‹ˆλ‹€.

μ§€μˆ˜ νšŒκ·€μ‹μ€ y=b*exp(a*x) λ˜λŠ” y=b*mx이며, μ΄λŠ” ln(y)=ln(b)+a*x μ΄λ‚˜ ln(y)=ln(b)+ln(m)*x 둜 λ³€ν™˜λ  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

a = SLOPE(LN(Data_Y);Data_X)

두 번째 변동 λ³€μˆ˜λŠ” λ‹€μŒκ³Ό 같이 κ³„μ‚°λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€:

m = EXP(SLOPE(LN(Data_Y);Data_X))

b = EXP(INTERCEPT(LN(Data_Y);Data_X))

κ²°μ •λ˜λŠ” κ³„μˆ˜ κ³„μ‚°ν•˜κΈ°

r2 = RSQ(LN(Data_Y);Data_X)

그외에 m, b와 r2 λ°°μ—΄ ν•¨μˆ˜ LOGESTλŠ” νšŒκ·€ 뢄석을 μœ„ν•œ 좔가적인 톡계λ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.

κ±°λ“­μ œκ³± νšŒκ·€μ‹

κ±°λ“­μ œκ³± νšŒκ·€ κ³‘μ„ μ˜ 경우 μ„ ν˜• λͺ¨λΈλ‘œμ˜ λ³€ν™˜μ΄ μΌμ–΄λ‚©λ‹ˆλ‹€. κ±°λ“­μ œκ³± νšŒκ·€μ‹μ€ y=b*xa 이며, ln(y)=ln(b)+a*ln(x) 으둜 λ³€ν™˜λ©λ‹ˆλ‹€.

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))

λ‹€ν•­ νšŒκ·€μ‹

닀항식 νšŒκ·€ κ³‘μ„ μ˜ 경우 μ„ ν˜• λͺ¨λΈλ‘œμ˜ λ³€ν™˜μ΄ μΌμ–΄λ‚©λ‹ˆλ‹€.

x, x2, x3, … , xn, y 열을 ν¬ν•¨ν•œ ν‘œλ₯Ό λ§Œλ“­λ‹ˆλ‹€.(n은 차수)

전체 λ²”μœ„ x ~ xn(제λͺ©μ—†μ΄)λ₯Ό Data_X둜 ν•˜λŠ” =LINEST(Data_Y,Data_X) μˆ˜μ‹μ„ μ‚¬μš©ν•©λ‹ˆλ‹€.

LINEST 의 첫 행은 맨 μ™Όμͺ½μ— μžˆλŠ” xn의 κ³„μˆ˜μ™€ ν•¨κ»˜ νšŒκ·€ λ‹€ν•­μ‹μ˜ κ³„μˆ˜λ₯Ό ν¬ν•¨ν•©λ‹ˆλ‹€.

LINEST 의 3번째 ν–‰μ˜ 첫 번째 μš”μ†ŒλŠ” r2 μž…λ‹ˆλ‹€. μ μ ˆν•œ μ‚¬μš©μ— λŒ€ν•œ μžμ„Έν•œ μ„€λͺ…κ³Ό λ‹€λ₯Έ 좜λ ₯ 맀개 λ³€μˆ˜μ— λŒ€ν•œ μ„€λͺ…은 LINEST ν•¨μˆ˜λ₯Ό μ°Έκ³ ν•˜μ‹­μ‹œμ˜€.

X/Y 였차 λ§‰λŒ€

LINEST ν•¨μˆ˜

LOGEST ν•¨μˆ˜

SLOPE ν•¨μˆ˜

INTERCEPT ν•¨μˆ˜

RSQ ν•¨μˆ˜

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