Các tùy chọn đường xu hướng trong Office

Sử dụng loại đường xu hướng này để tạo đường thẳng phù hợp nhất cho các tập dữ liệu tuyến tính đơn giản. Dữ liệu của bạn là tuyến tính nếu mẫu hình trong các điểm dữ liệu của nó trông giống như một đường thẳng. Đường xu hướng tuyến tính thường cho thấy một số giá trị nào đó đang tăng hoặc giảm với tốc độ ổn định.

Đường xu hướng tuyến tính dùng phương trình này để tính toán các ô vuông nhỏ nhất phù hợp với một đường thẳng:

trong đó m là độ dốc và b là cắt.

Đường xu hướng tuyến tính sau đây cho thấy doanh số bán tủ lạnh đã tăng liên tục trong khoảng thời gian 8 năm. Lưu ý rằng giá trị R bình phương (một số từ 0 đến 1 cho thấy các giá trị ước tính gần gũi như thế nào cho đường xu hướng tương ứng với dữ liệu thực tế của bạn) là 0,9792, phù hợp với đường thẳng với dữ liệu.

Hiển thị đường cong phù hợp nhất, đường xu hướng này rất hữu ích khi tốc độ thay đổi trong dữ liệu tăng hoặc giảm nhanh chóng và sau đó giảm dần. Đường xu hướng lô-ga-rít có thể sử dụng các giá trị âm và dương.

Đường xu hướng lô-ga-rit dùng phương trình này để tính toán bình phương nhỏ nhất khớp với điểm:

trong đó cvà b là các hằng số và ln là hàm lô-ga-rít tự nhiên.

Đường xu hướng lô-ga-rít sau đây cho thấy sự tăng trưởng dân số của động vật trong một khu vực không gian cố định, trong đó dân số bị phân bằng khi không gian cho động vật giảm. Lưu ý rằng giá trị R bình phương là 0,933, là một sự phù hợp tương đối tốt của đường với dữ liệu.

Đường xu hướng này rất hữu ích khi dữ liệu của bạn biến động. Ví dụ, khi bạn phân tích lãi và lỗ trên một tập dữ liệu lớn. Thứ tự của đa thức có thể được xác định bởi số biến động trong dữ liệu hoặc bằng cách có bao nhiêu uốn cong (đồi và thung lũng) xuất hiện trong đường cong. Thông thường, đường xu hướng đa thức Thứ tự 2 chỉ có một ngọn đồi hoặc thung lũng, đơn hàng 3 có một hoặc hai ngọn đồi hoặc thung lũng, và thứ tự 4 có tới ba ngọn đồi hoặc thung lũng.

Đường xu hướng đa thức hoặc curvilinear dùng phương trình này để tính toán các ô vuông nhỏ nhất khớp với điểm:

trong đó b và là hằng số.

Đường xu hướng đa thức Thứ tự 2 sau đây (một ngọn đồi) cho thấy mối quan hệ giữa tốc độ lái xe và mức tiêu thụ nhiên liệu. Lưu ý rằng giá trị R bình phương là 0,979, gần với 1, vì vậy đường này phù hợp với dữ liệu.

Hiển thị đường cong, đường xu hướng này hữu ích cho các tập dữ liệu so sánh các số đo tăng theo một tốc độ cụ thể. Ví dụ, tăng tốc của một chiếc xe đua ở khoảng thời gian 1 giây. Bạn không thể tạo đường xu hướng lũy thừa nếu dữ liệu của bạn chứa các giá trị bằng không hoặc âm.

Đường xu hướng lũy thừa dùng phương trình này để tính toán bình phương nhỏ nhất khớp với điểm:

trong đó cvà b là hằng số.

Biểu đồ đo khoảng cách sau đây cho thấy khoảng cách tính bằng mét theo giây. Đường xu hướng lũy thừa thể hiện rõ sự tăng tốc. Lưu ý rằng giá trị R bình phương là 0,986, gần như phù hợp với đường thẳng với dữ liệu.

Hiển thị đường cong, đường xu hướng này rất hữu ích khi giá trị dữ liệu tăng hoặc giảm với tốc độ tăng liên tục. Bạn không thể tạo đường xu hướng hàm mũ nếu dữ liệu của bạn chứa các giá trị bằng không hoặc âm.

Đường xu hướng hàm mũ dùng phương trình này để tính toán các ô vuông nhỏ nhất khớp với điểm:

trong đó cvà b là hằng số và e là cơ số của lô-ga-rit tự nhiên.

Đường xu hướng hàm mũ sau đây cho thấy lượng carbon giảm 14 cacbon trong một đối tượng theo tuổi. Lưu ý rằng giá trị R bình phương là 0,990, có nghĩa là đường này làm cho dữ liệu gần như hoàn hảo.

Đường xu hướng này thậm chí còn đưa ra biến động trong dữ liệu để hiển thị một mẫu hình hoặc xu hướng rõ ràng hơn. Trung bình di chuyển sử dụng một số điểm dữ liệu cụ thể (được đặt theo tùy chọn Dấu chấm), tính trung bình các điểm đó và sử dụng giá trị trung bình làm điểm trong dòng. Ví dụ, nếu Period được đặt là 2, thì trung bình của hai điểm dữ liệu đầu tiên được dùng làm điểm đầu tiên trong đường xu hướng trung bình di chuyển. Trung bình của điểm dữ liệu thứ hai và thứ ba được sử dụng làm điểm thứ hai trong đường xu hướng, v.v.

Đường xu hướng trung bình di chuyển sử dụng phương trình này:

Số điểm trong đường xu hướng trung bình di chuyển bằng tổng số điểm trong chuỗi, trừ đi số mà bạn chỉ định cho kỳ.

Trong biểu đồ tán xạ, đường xu hướng dựa trên thứ tự của các giá trị x trong biểu đồ. Để có kết quả tốt hơn, hãy sắp xếp các giá trị x trước khi bạn thêm trung bình di chuyển.

Đường xu hướng trung bình di chuyển sau đây cho thấy một mô hình về số lượng nhà được bán trong khoảng thời gian 26 tuần.