IBM Lotus Symphony
|
Тренд жолдары деп қосымша атқа ие қисық риестрлер дөңгелек пен биржалық диаграммлардан басқа 2 өлшемдік түрдің барлық түріне қосыла алады.
Осы пәрменге қатынау... |
Мәннің мағынасын білдіретін арнайты трендтелген жолың орташа мәні. Барлық деректер үшін жолдың орташа мәнін кірістіру үшін
дегенді пайдаланыңыз. ![]() |
Егер Жол немесеБаған сияқты санатты пайдаланылатын диаграмма түріне тренд жолын кірістірсеңіз 1, 2, 3 сандары ... тренд жолын санау үшін x-мәндері ретінде қолданылады. |
Барлық деректер қатары үшін тренд жолдарын кірістірсеңіз өңдеу күйін енгізу үшін диаграмманы екі рет басыңыз.
дегенді басыңыз және тренд жолын ешбір, сызықтық, логарифмалық, экспоненциалды немесе күшті тренд жолынан тренд жолының түрін таңдаңыз.Бір тренд жолын немесе мән жолын жою үшін жолды басып Жою пернесін таңдаңыз.
Барлық тренд жолдарын жою үшін Ешбір дегенді басыңыз.
дегенді таңдап ![]() |
Тренд жолы мәндік белгілерде автоматты түрде көрсетіледі. |
Диаграмма өңдеу күйінде болса Lotus® Symphony™ бағдарламасытренд жолы мен байлынысты R² коэффициентін береді. Күй қойындысында ақпаратты көру үшін тренд жолын басыңыз.
Тренд жолының теңдеуішін көрсету үшін Теңдеуді көрсету құсбелгісінТренд жолы тілқатысуы жолағында таңдаңыз.
Корреляция коэффицентін көрсету үшін Корреляция коэффицентін (R²) көрсету (R²) құсбелгісінcТренд жолдары тілқатысуында таңдаңыз.
![]() |
Санат диаграммасы үшін (мысалы жол диаграммасы), регрессия ақпараты 1, 2, 3 сандарын ... x-мәндері ретінде санайды. Деректер қатары x-мәндері ретіндегі сандарды пайдаланса дәл солай болады. Сондай диаграммалар үшін XY диаграмманың түрі сәйкес келеді. |
Параметрлерді Lotus Symphony электрондық кестелері бағдарламасының функциясын пайдаланып санай аласыз.
сызықтық регрессия келесі теңдеуіш болады y=m*x+b.
m = SLOPE(Data_Y;Data_X)
b = INTERCEPT(Data_Y ;Data_X)
Келесімен анықталған коэффиценнтті санайды
r² = RSQ(Data_Y;Data_X)
m, b and r² басқа жиым функиясы LINEST регрессияны сұрыптау үшін қосымша статистиканы береді.
логарифм регрессиясы келесі теңшеуішке ие y=a*ln(x)+b.
a = SLOPE(Data_Y;LN(Data_X))
b = INTERCEPT(Data_Y ;LN(Data_X))
r² = RSQ(Data_Y;LN(Data_X))
Экспанционалды регрессия трансмиссияны қисықтайды, орын сияқты күй сызықтығы үшін. Тиімді қисықтық сызықтық үлгіге немесе үзілген нәтижеге қатысты.
Экспанционалды регрессия y=b*exp(a*x) or y=b*m^x, келесіге өзгертілген (y)=ln(b)+a*x or (y)=ln(b)+ln(m)*x.
a = SLOPE(LN(Data_Y);Data_X)
Екінші айырмашылық үшін айырмашылық келесідей саналды:
m = EXP(SLOPE(LN(Data_Y);Data_X))
b = EXP(INTERCEPT(LN(Data_Y);Data_X))
Келесімен анықталған коэффиценнтті санайды
r² = RSQ(LN(Data_Y);Data_X)
m, b and r² басқа жиым функциясының бірінші қатары регрессия сұрыптауы үшін қосымша статистиканы береді.
күшті регрессия үшін қисық сызықтық үлгіге өзгертілді. Күшті регрессия теңшеуіші y=b*x^a , келесіге өзгертілді ln(y)=ln(b)+a*ln(x).
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))
Тренд жолды санау деректерді келесі мәндермен санайды:
логарифм регрессиясы: тек оң х-мәндері саналады,
экспоненциалды регрессия: тек оң у-мәндері саналады,
күшті регрессия: тек оң x-мәндері және у-мәндері саналады.
Деректеріңізді сәйкесінше өзгертуіңіз керек; бастапқы жұмыстың көшірмесінде жұмыс жасап деректің көшірмесінде жұмыс жасағаныңыз жөн.
көп регрессия қисығын автоматты түрде қосу мүмкін емес. Қисықты қолдан санауыңыз керек.
Қажетті n дәрежесіне сәйкес x, x², x³ бағандарына кесте жасаңыз ... , xn.
=LINEST(Data_Y,Data_X) формуласын аяқталған x ауқымымен n (үстіңгі деректемесіз)Data_X ретінде.
Сызықтың ажыратудың бірінші жолында көп регрессияның коэффиценті бар. Сол жақ орында x коэффицентті n.
Сызықтың ажыратудың үшінші жолының бірінші элементі r² мәні. LINEST функциясын дұрыс пайдалану үшін және өнімнің басқа параметрлерінің түсіндірмесін көріңіз.