Tendencijų linijos

Tendencijų linijos gali būti įterptos į visas dvimates diagramas išskyrus plotines diagramas.

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. Vidurkio linijos yra specialios tendencijų linijos, kurios rodo vidutinę reikšmę. Jei norite įterpti duomenų sekų vidurkių reikšmių linijas, pasirinkite Įterpimas → Vidurkio linijos.

4. Jei norite pašalinti tendencijos arba vidurkio liniją, spustelėkite liniją ir klavišą „Šalinti“.

Tendencijos linija yra tokios pačios spalvos, kaip atitinkama duomenų seka. Jei norite pakeisti linijos parinktis, pažymėkite tendencijos liniją ir pasirinkite Formatas → Atrankos formatas → Linija.

Tendencijos linijos lygtis ir koreliacijos koeficientas

Kai diagrama yra taisymo veiksenoje, „LibreOffice“ pateikia tendencijos linijos lygtį ir koreliacijos koeficientą R², net, jei jie nerodomi. Spustelėkite tendencijos liniją, jei norite pamatyti jo informaciją būsenos juostoje.

Jei norite, kad būtų rodoma tendencijos linijos lygtis, pažymėkite liniją diagramoje, spustelėkite dešinį pelės klavišą ir kontekstiniame meniu pasirinkite Įterpti tendencijos linijos lygtį.

Jei norite pakeisti reikšmių formatą, pažymėkite lygtį diagramoje, spustelėkite dešinį pelės klavišą ir kontekstiniame meniu pasirinkite Tendencijos linijos lygties formatas → Skaičiai.

Numatyta, kad lygtyje naudojamas x abscisės reikšmėms nusakyti ir f(x) ordinatės reikšmėms. Jei norite pakeisti pavadinimus, pažymėkite tendencijos liniją ir pasirinkite Formatas → Atrankos formatas → Tipas ir įveskite pavadinimus į laukelius X kintamojo vardas ir Y kintamojo vardas.

Jei norite rodyti koreliacijos koeficientą R², pažymėkite lygtį diagramoje, spustelėkite dešinį pelės klavišą ir kontekstiniame meniu pasirinkite Įterpti R².

Tendencijos linijos kreivės tipai

Galimos šie regresijų tipai:

• Tiesinė tendencijos linija: regresija pagal lygtį y=a∙x+b. Susikirtimo taško koordinatė b gali būti priverstinė.

• Daugianario tendencijos linija: regresija pagal lygtį y=Σ_i(a_i∙xⁱ). Susikirtimo kordinatė a₀ gali būti priverstinė. Turi būti duotas daugianario laipsnis (nemažesnei nei 2).

• Logaritminė tendencijos linija: regresija pagal lygtį y=a∙ln(x)+b.

• Eksponentinė tendencijos linija: regresija pagal lygtį y=b∙exp(a∙x). Lygtis yra ekvivalenti lygčiai y=b∙m^x su m=exp(a). Susikirtimo koordinatė b gali būuti priverstinė.

• Laipsnio tendencijos linija: regresija pagal y=b∙x^a.

• Slankiojo vidurkio tendencijos linija: paprastas slankusis vidurkis skaičiuojamas pagal ankstesnes n y reikšmes, kai n yra periodas. Ši tendencijos linija neturi lygties.

Ribojimai

Tendencijos linijos skaičiavime naudojamos tik į duomenų poros su reikšmėmis:

• Logaritminė tendencijos linija: tik teigiamos x reikšmės.

• Eksponentinė tendencijos linija: tik teigiamos y reikšmės. Jei visos y reikšmės yra neigiamos, tai skaičiuojama regresija pagal lygtį y=-b∙exp(a∙x).

• Laipsninė tendencijos linija: tik teigiamos x reikšmės, tik teigiamos y reikšmės. Jei visos y reikšmės neigiamos, tai regresija skaičiuojama pagal lygtį y=-b∙x^a.

Turėtumėte atitinkamai transformuoti duomenis. Geriausia naudoti pradinių duomenų kopijas ir atlikti keitimus su kopijuotais duomenimis.

Parametrų skaičiavimas skaičiuoklėje

Galite skaičiuoti parametrus naudodamiesi skaičiuoklės funkcijomis.

Tiesinės regresijos lygtis

Tiesinė regresija skaičiuojama pagal lygtį y=m*x+b.

m = SLOPE(y duomenys;x duomenys)

b = INTERCEPT(y duomenys ;x duomenys)

Apskaičiuojamas koreliacijos koeficientas pagal

r² = RSQ(y duomenys;x duomenys)

Be m, b ir r² masyvo funkcija LINEST pateikia papildomas regresijos analizės statistikas.

Logaritminės regresijos lygtis

Logaritminė regresija skaičiuojama pagal lygtį y=a*ln(x)+b.

a = SLOPE(y duomenys;LN(x duomenys))

b = INTERCEPT(y duomenys ;LN(x duoemnsy))

r² = RSQ(y duomenys;LN(x duomenys))

Eksponentinės regresijos lygtis

Eksponentinę tendencijos liniją galite transformuoti į tiesinį modelį. Optimali pritaikyta kreivė susiejama su tiesiniu modeliu ir pateikiamas atitinkamas rezultatas.

Eksponentinė regresija skaičiuojama pagal lygtį y=b*exp(a*x) arba y=b*m^x, kuri atitinkamai transformuojama į ln(y)=ln(b)+a*x arba ln(y)=ln(b)+ln(m)*x.

a = SLOPE(LN(y duomenys);x duomenys)

Antrosios variacijos kintamieji skaičiuojami pagal:

m = EXP(SLOPE(LN(y duomenys);x duomenys))

b = EXP(INTERCEPT(LN(y duomenys);x duomenys))

Koreliacijos koeficientas skaičiuojamas pagal

r² = RSQ(LN(y duomenys);x duomenys)

Be m, b ir r² masyvo funkcijos LOGEST regresijos analizei pateikia papildomas statistikas.

Laipsninės regresijos lygtis

Laipsninės regresijos kreivės gali būti transformuojamos į tiesinį modelį. Laipsninė regresija skaičiuojama pagal lygtį y=b*x^a, kuri transformuojama į ln(y)=ln(b)+a*ln(x).

a = SLOPE(LN(y duomenys);LN(x duomenys))

b = EXP(INTERCEPT(LN(y duomenys);LN(x duomenys))

r² = RSQ(LN(y duomenys);LN(x duomenys))

Daugianarės regresijos lygtis

Daugianarės regresijos kreivės gali būti transformuojamos į tiesinį modelį.

Sukurkite lentelę su kintamojo x stulpeliais x², x³, ..., xⁿ ir y iki norimo n laipsnio.

Naudokite formulę =LINEST(Data_Y,Data_X) su x duomenų reikšmėmis nuo x iki xⁿ (be pavadinimų).

Pirmoje LINEST išvestoje eilutėje yra regresijos daugianario koeficientai. Kairiausiai yra koeficientas prie xⁿ nario.

Pirmasis trečios eilutės LINEST išvestas elementas yra r² reikšmė. Daugiau informacijos galite rasti LINEST funkcijos ir kitų parametrų išvesčių aprašymuose.