IBM Lotus Symphony
|
Krzywe regresji, zwane również liniami trendu, mogą być dodawane do wszystkich typów wykresów dwuwymiarowych z wyjątkiem wykresu kołowego i giełdowego.
Aby uzyskać dostęp do tej komendy: |
Linie średnich wartości to specjalne linie trendu służące do przedstawiania średniej wartości. Opcja
służy do wstawiania linii średnich wartości dla wszystkich serii danych. ![]() |
W przypadku wstawienia linii trendu do typu wykresu, który używa kategorii, na przykład do wykresu liniowego lub wykresu kolumnowego, ta linia zostanie obliczona przy użyciu liczb 1, 2, 3... jako wartości x. |
Aby wstawić linie trendu dla wszystkich serii danych, należy kliknąć wykres dwukrotnie w celu uruchomienia trybu edycji. Należy wybrać opcję
, a następnie wybrać jeden z następujących typów linii trendu: Brak, Liniowa, Logarytmiczna, Wykładnicza lub Potęgowa.Aby usunąć pojedynczą linię trendu lub linię średniej wartości, należy kliknąć tę linię, a następnie nacisnąć klawisz Del.
Aby usunąć wszystkie linie trendu, należy wybrać opcję Brak.
, a następnie wybrać opcję ![]() |
Linia trendu jest automatycznie wyświetlana w legendzie. |
Gdy wykres jest w trybie edycji, program Lotus® Symphony™ udostępnia równanie linii trendu oraz współczynnik korelacji R². Należy kliknąć linię trendu, aby wyświetlić informacje na pasku statusu.
Aby wyświetlić równanie linii trendu, należy zaznaczyć pole wyboru Pokaż równanie w oknie dialogowym Linie trendu.
Aby wyświetlić współczynnik korelacji, należy wybrać opcję Pokaż współczynnik korelacji (R²) w oknie dialogowym Linie trendu.
![]() |
W przypadku wykresu kategorii (na przykład wykresu liniowego) informacje dotyczące regresji są obliczane przy użyciu liczb 1, 2, 3 itd. jako wartości x. Dzieje się tak także wtedy, gdy seria danych używa innych liczb jako nazw wartości x. W takich przypadkach typ wykresu XY może być bardziej odpowiedni. |
Parametry można także obliczyć przy użyciu poniższych funkcji komponentu Lotus Symphony Spreadsheets.
Równanie regresji liniowej to y=m*x+b.
m = SLOPE(Dane_Y;Dane_X)
b = INTERCEPT(Dane_Y ;Dane_X)
Obliczanie współczynnika determinacji
r² = RSQ(Dane_Y;Dane_X)
Oprócz elementów m, b oraz r² funkcja macierzowa LINEST udostępnia dodatkowe statystyki na potrzeby analizy regresji.
Równanie regresji logarytmicznej to y=a*ln(x)+b.
a = SLOPE(Dane_Y;LN(Dane_X))
b = INTERCEPT(Dane_Y ;LN(Dane_X))
r² = RSQ(Dane_Y;LN(Dane_X))
W przypadku krzywych regresji wykładniczej przeprowadzana jest transformacja na model liniowy. Optymalne dopasowanie krzywej jest powiązane z modelem liniowym, a wyniki są odpowiednio interpretowane.
Równanie regresji wykładniczej to y=b*exp(a*x) lub y=b*m^x. Równania te są transformowane, odpowiednio, na równanie ln(y)=ln(b)+a*x lub ln(y)=ln(b)+ln(m)*x.
a = SLOPE(LN(Dane_Y);Dane_X)
Zmienne dla drugiego wariantu są obliczane w następujący sposób:
m = EXP(SLOPE(LN(Dane_Y);Dane_X))
b = EXP(INTERCEPT(LN(Dane_Y);Dane_X))
Obliczanie współczynnika determinacji
r² = RSQ(LN(Dane_Y);Dane_X)
Oprócz elementów m, b oraz r² funkcja macierzowa LOGEST udostępnia dodatkowe statystyki na potrzeby analizy regresji.
W przypadku krzywych regresji potęgowej przeprowadzana jest transformacja na model liniowy. Równanie regresji potęgowej to y=b*x^a i jest ono transformowane na równanie ln(y)=ln(b)+a*ln(x).
a = SLOPE(LN(Dane_Y);LN(Dane_X))
b = EXP(INTERCEPT(LN(Dane_Y);LN(Dane_X))
r² = RSQ(LN(Dane_Y);LN(Dane_X))
Podczas obliczania linii trendu brane są pod uwagę tylko pary danych o następujących wartościach:
Regresja logarytmiczna: pod uwagę brane są tylko dodatnie wartości x.
Regresja wykładnicza: pod uwagę brane są tylko dodatnie wartości y.
Regresja potęgowa: pod uwagę brane są tylko dodatnie wartości x oraz dodatnie wartości y.
Dane powinny zostać odpowiednio transformowane. Najlepiej pracować na kopii oryginalnych danych, a transformacje przeprowadzać na skopiowanych danych.
Automatyczne dodawanie krzywej regresji wielomianowej nie jest możliwe. Należy ją obliczyć ręcznie.
Należy utworzyć tabelę z kolumnami x, x², x³, xn, y aż do pożądanego stopnia n.
Należy użyć formuły =LINEST(Dane_Y,Dane_X) o całkowitym zakresie od x do xn (bez nagłówków) jako elementu Dane_X.
Pierwszy wiersz danych wyjściowych formuły LINEST zawiera współczynniki regresji wielomianowej, a współczynnik xn znajduje się w pozycji najbardziej z lewej strony.
Pierwszy element trzeciego wiersza danych wyjściowych formuły LINEST to wartość r². Opis funkcji LINEST zawiera szczegóły dotyczące jej poprawnego używania oraz pozostałych parametrów wyjściowych.