IBM Lotus Symphony


トレンド線

回帰曲線はトレンド線とも呼ばれ、円グラフと株価グラフを除くすべての種類の 2D グラフに追加することができます。

このコマンドの見つけ方...

[作成] > [トレンド線] (グラフ) を選択します。

平均値線

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、[作成] > [平均値線] を使用します。

ノートアイコン 折れ線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。
ノートアイコン 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。

式の表示

トレンド線の式を表示するには、[トレンド線] ダイアログボックスの [式の表示] チェックボックスを選択します。

積率相関係数の表示 (R²)

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。

ノートアイコン 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。

線形回帰の式

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。

対数回帰の式

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))

指数回帰の式

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。

累乗回帰の式

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))

制約

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。

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。

多項回帰の式

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。

=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。


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