IBM Lotus Symphony
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このコマンドの見つけ方... |
平均線は、平均値を表す特殊なトレンド線です。 すべてのデータ系列に平均線を挿入するには、
を使用します。 ![]() |
折れ線や縦棒などのカテゴリを使用するグラフの種類にトレンド線を挿入する場合は、トレンド線の計算に対して、数値 1、2、3、... が X 値として使用されます。 |
すべてのデータ系列にトレンド線を挿入するには、 グラフをダブルクリックして編集モードにします。
を選択し、トレンド線の種類を、[なし]、[線形]、[対数]、[指数]、[累乗] から選択します。特定のトレンド線または平均線だけを削除するには、削除したい線をクリックして [Del] キーを押します。
すべてのトレンド線を削除するには、[なし] を選択します。
を選択して ![]() |
トレンド線は、自動的に凡例に表示されます。 |
グラフが編集モードになっていれば、Lotus® Symphony™ は、 トレンド線の式と、相関係数 R² を表示します。トレンド線をクリックすると、ステータスバーに情報が表示されます。
相関係数を表示するには、[トレンド線] ダイアログボックスの [積率相関係数の表示 (R²)] チェックボックスを選択します。
![]() |
折れ線グラフなどのカテゴリグラフの場合、数値 1、2、3、... を X 値として回帰情報が計算されます。 これは、 データ系列が X 値の名前として別の数値を使用する場合でも同じです。 こうしたグラフには、XY グラフタイプの方が適している場合があります。 |
以下のように、Lotus Symphony Spreadsheets の関数を使用してパラメータを計算することもできます。
線形回帰は、式 y=m*x+b で表現されます。
m = SLOPE(Data_Y;Data_X)
b = INTERCEPT(Data_Y ;Data_X)
決定係数は、次の式で計算します。
r² = RSQ(Data_Y;Data_X)
m、b、r² 以外に、 配列関数 LINEST を使用しても、回帰分析の追加統計を取得することができます。
対数の回帰は、式 y=a*ln(x)+b によって表されます。
a = SLOPE(Data_Y;LN(Data_X))
b = INTERCEPT(Data_Y ;LN(Data_X))
r² = RSQ(Data_Y;LN(Data_X))
指数回帰曲線では、線形モデルへの変換が行われます。 最適な曲線は線形モデルに関連しているため、線形モデルに従って結果が解釈されます。
指数の回帰は、式 y=b*exp(a*x) または y=b*m^x で表現されます。それぞれの式は、ln(y)=ln(b)+a*x または ln(y)=ln(b)+ln(m)*x に変換されます。
a = SLOPE(LN(Data_Y);Data_X)
2 番目のバリエーションの変数は、次のように計算されます。
m = EXP(SLOPE(LN(Data_Y);Data_X))
b = EXP(INTERCEPT(LN(Data_Y);Data_X))
決定係数は、次の式で計算します。
r² = RSQ(LN(Data_Y);Data_X)
m、b、r² 以外に、 配列関数 LOGEST を使用しても、回帰分析の追加統計を取得することができます。
累乗回帰曲線では、線形モデルへの変換が行われます。 累乗回帰は式 y=b*x^a で表現され、 ln(y)=ln(b)+a*ln(x) に変換されます。
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))
トレンド線の計算では、 以下の値のデータのペアだけが考慮されます。
対数回帰: 正の X 値のみが考慮されます。
指数回帰: 正の Y 値のみが考慮されます。
累乗回帰: 正の X 値と正の Y 値のみが考慮されます。
データは、必要に応じて変換する必要があります。 オリジナルデータのコピーを作成して変換することをお勧めします。
多項回帰曲線は、自動で追加することはできません。 この曲線は、手動で計算する必要があります。
x、x²、x³、 ... 、xn、y から最大 n 次までの列を持つ表を作成します。
式 =LINEST(Data_Y,Data_X) では、 x から xn までの範囲全体 (見出しは除く) を Data_X とします。
LINEST 出力の 1 行目には多項回帰係数が入り、その左端の係数は xn になります。
LINEST 出力の 3 行目の最初の要素は、値 r² です。 その他の出力パラメータの正しい使用法と説明については、 LINEST 関数を参照してください。