Лінії тренда

Лінії тренду можна додавати до всіх двовимірних діаграм, крім кругових та біржових.

Щоб скористатися цією командою…

Виберіть команду Вставка - Лінія тренду (Діаграми)


Піктограма Примітка

При вставці лінії тренду в діаграму, в якій використовуються категорії, наприклад Лінія або Стовпчик, для розрахунку лінії тренду в якості значень X використовуються числа 1, 2, 3, . Для таких діаграм краще підійде тип «Діаграма XY».


  1. Щоб вставити лінію тренду для ряду даних, спочатку двічі клацніть на діаграмі, щоб увійти в режим редагування, і виберіть ряд даних на діаграмі, для якого потрібно створити лінію тренду.

  2. Оберіть Вставка - Лінія тренду, або викличте на ряді даних контекстне меню і виберіть Вставити лінію тренду.

  3. Лінія Середнього Значення - це спеціальна лінія тренду, що відповідає середньому значенню. Для вставки ліній середніх значень для рядів даних виберіть Вставка - Лінії середнього значення.

  4. Для видалення лінії тренду або лінії середнього значення, клацніть лінію, а потім натисніть клавішу "Del".

note

Пункт меню Вставка - Лінія тренду доступний лише під час редагування діаграми. Якщо діаграма перебуває в режимі редагування, але не вибрано ряд даних, вона буде представлена сірим кольором.


Лінія тренду має той самий колір, що й відповідний ряд даних. Для зміни властивостей лінії виділіть лінію тренда і виберіть Формат - Вибір формату - Лінія.

note

Лінія тренду автоматично відображається в умовних позначеннях. ЇЇ ім'я можна визначити в налаштуваннях лінії тренду.


Рівняння лінії тренду і коефіцієнт визначення

Якщо діаграма перебуває в режимі редагування, то у LibreOffice надає рівняння лінії тренду і коефіцієнту визначення R2, навіть якщо їх не показано: клацніть на лінії тренду, щоб побачити цю інформацію в рядку стану.

Щоб показати рівняння лінії тренду, виділіть лінію тренду в діаграмі, клацніть правою кнопкою миші для виклику контекстного меню і виберіть Вставити формулу лінії тренду.

Щоб змінити формат значень (використати менше значущих цифр або наукової нотації), виберіть рівняння в діаграмі, клацніть правою кнопкою миші, щоб відкрити контекстне меню, і виберіть Формат рівняння лінії тренду - Числа.

За замовчуванням у рівнянні використовується x для змінної абсциси, та f(x) для змінної ординат. Щоб змінити ці імена, виберіть лінію тренду, виберіть Формат - Форматувати вибране – Тип та введіть імена в поля редагуванняНазва змінної X та Назва змінної Y.

Щоб показати, коефіцієнт визначення R2, виберіть рівняння в діаграмі, клацніть правою кнопкою миші, щоб відкрити контекстне меню, та виберіть Вставити R2.

Піктограма Примітка

Якщо перетини вимушені, коефіцієнт визначення R2 розраховується іншим чином, ніж з вільними перетинами. R2 значення не можуть бути порівняні із вимушеним або вільним перетином.


Типи кривої ліній тренду

Наявні такі типи регресії:

Обмеження

При розрахунку лінії тренда враховуються тільки пари даних з наступними значеннями:

Необхідно перетворити дані відповідним чином; рекомендується створити копію вихідних даних і працювати з нею.

Розрахунок параметрів в Calc

Також параметри можна обчислити за допомогою функцій Calc наступним чином.

Рівняння лінійної регресії

Лінійна регресія відповідає рівнянню y=m*x+b.

m = SLOPE(Дані_Y;Дані_X)

b = INTERCEPT(Дані_Y;Дані_X)

Розрахунок коефіцієнта визначення за

r2 = RSQ(Дані_Y;Дані_X)

Окрім m, b та r2, функція масиву LINEST надає додаткові статистичні дані для аналізу регресії.

Рівняння логарифмічної регресії

Логарифмічна регресія відповідає рівнянню y=a*ln(x)+b.

a = SLOPE(Дані_Y;LN(Дані_X))

b = INTERCEPT(Дані_Y;LN(Дані_X))

r2 = RSQ(Дані_Y;LN(Дані_X))

Рівняння експоненціальної регресії

Для кривих експоненціальної регресії виконується перетворення в лінійну модель. Оптимальна відповідність кривих досягається за лінійною моделлю, результати якої інтерпретуються відповідним чином.

Експоненціальна регресія відповідає рівнянню y = b*exp(a*x) або y = b*mx, яке перетворюється на ln(y) = ln(b) + a*x або ln(y) = ln(b) + ln(m)*x відповідно.

a = SLOPE(LN(Дані_Y);Дані_X)

Змінні для другого варіанту обчислюються наступним чином:

m = EXP(SLOPE(LN(Дані_Y);Дані_X))

b = EXP(INTERCEPT(LN(Дані_Y);Дані_X))

Розрахунок коефіцієнта визначення за

r2 = RSQ(LN(Дані_Y);Дані_X)

Окрім m, b та r2, функція масиву LOGEST надає додаткові статистичні дані для аналізу регресії.

Рівняння степеневої регресії

Криві степеневої регресії перетворюються на лінійну модель. Степенева регресія відповідає рівнянню y = b*xa, яке перетворюється на ln(y) = ln(b) + a*ln(x).

a = SLOPE(LN(Дані_Y);LN(Дані_X))

b = EXP(INTERCEPT(LN(Дані_Y);LN(Дані_X))

r2 = RSQ(LN(Дані_Y);LN(Дані_X))

Рівняння поліномної регресії

Для кривихполіноміальної регресії виконується перетворення до лінійної моделі.

Створіть таблицю з колонками X, x2, x3, … , xn, Y зведіть до бажаного ступеня n.

Використовуйте формулу =LINEST(Дані_Y, Дані_X) з повним діапазоном x до xn (без заголовків) в якості значення Дані_X.

Перший рядок виводу LINEST містить коефіцієнти полінома регресії з коефіцієнтом xn в крайній лівій позиції.

Перший елемент третього рядка виводу LINEST є значенням r2. Для отримання більш детальної інформації про використання функції та інших її вихідних параметрів дивіться опис LINEST.

Позначки похибок за X/Y

Функція LINEST

Функція LOGEST

Функція SLOPE

Функція INTERCEPT

Функція RSQ

Будь ласка, підтримайте нас!