IBM Lotus Symphony
|
Кривые регрессии (линии тренда) можно добавлять в двумерные диаграммы всех видов, кроме круговой диаграммы и схемы.
Для доступа к этой команде... |
Линия среднего значения представляет собой специальную линию тренда, отражающую среднее значение. Выберите
для добавления линий средних значений для всех наборов данных. ![]() |
Если вставить линию тренда на диаграмму, использующую категории, такие как Линия или Столбец, то для вычисления линии тренда в качестве значений оси X применяются числа 1, 2, 3, .... |
Для добавления линий тренда для всех наборов данных дважды щелкните на диаграмме и перейдите в режим редактирования. Выберите
, затем выберите один из следующих типов линии тренда: Нет, Линейная, Логарифмическая, Экспоненциальная или Степень.Для удаления отдельной линии тренда или линии среднего значения щелкните на линии и нажмите клавишу Del.
Для удаления всех линий тренда выберите Нет.
, затем выберите ![]() |
Линия тренда автоматически отображается в условных обозначениях. |
В режиме редактирования диаграммы Lotus® Symphony™ отображает уравнение линии тренда и коэффициент корреляции R². Щелкните на линии тренда для просмотра информации на панели состояния.
Для отображения уравнения линии тренда включите переключатель Показывать уравнение в окне Линии тренда.
Для отображения коэффициента корреляции включите переключатель Показывать коэффициент корреляции (R²) в окне Линии тренда.
![]() |
Для диаграммы категории (например, графика) информация о регрессии вычисляется с помощью чисел 1, 2, 3, ... в качестве значений x. Это также справедливо, если набор данных использует другие числа в качестве имен значений x. Для таких диаграмм более подходящим может быть тип диаграммы XY. |
Кроме того, можно вычислить параметры с помощью функций Lotus Symphony Spreadsheets.
Линейная регрессия соответствует уравнению y=m*x+b.
m = SLOPE(Data_Y;Data_X)
b = INTERCEPT(Data_Y ;Data_X)
Вычислите коэффициент корреляции запуск следующей формулы:
r² = RSQ(Data_Y;Data_X)
Помимо m, b и r² функция массива LINEST предоставляет дополнительную статистику для анализа регрессии.
Логарифмическая регрессия соответствует уравнению 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))
Для кривых экспоненциальной регрессии выполняется преобразование в линейную модель. Оптимальное расположение кривой относится к линейной модели; результаты интерпретируются соответствующим образом.
Экспоненциальная регрессия соответствует уравнению y=b*exp(a*x) или y=b*m^x, которое преобразуется в ln(y)=ln(b)+a*x или ln(y)=ln(b)+ln(m)*x соответственно.
a = SLOPE(LN(Data_Y);Data_X)
Переменные для второго варианта вычисляются следующим образом:
m = EXP(SLOPE(LN(Data_Y);Data_X))
b = EXP(INTERCEPT(LN(Data_Y);Data_X))
Вычислите коэффициент корреляции запуск следующей формулы:
r² = RSQ(LN(Data_Y);Data_X)
Помимо m, b и r² функция массива LOGEST предоставляет дополнительную статистику для анализа регрессии.
Для кривых потенциальной регрессии выполняется преобразование в линейную модель. Потенциальная регрессия соответствует уравнению y=b*x^a, которое преобразуется в уравнение 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))
В ходе вычисления линии тренда учитываются только пары данных со следующими значениями:
логарифмическая регрессия: учитываются только положительные значения по оси x,
экспоненциальная регрессия: учитываются только положительные значения по оси y,
степенная регрессия: учитываются только положительные значения X и Y.
Требуется дополнительное преобразование данных; рекомендуется создать копию исходных данных и выполнить преобразование над скопированными данными.
Кривую полиномиальной регрессии нельзя добавить автоматически. Эту кривую необходимо вычислить вручную.
Создайте таблицу со столбцами x, x², x³, ...xn, y до требуемой степени n.
Укажите формулу =LINEST(Data_Y,Data_X) с полным диапазоном x - xn (без заголовков) в качестве значения Data_X.
Первая строка вывода LINEST содержит коэффициенты многочлен регрессии с коэффициентом xn в крайней левой позиции.
Первый элемент в третьей строке вывода LINEST представляет собой значение r². Дополнительная информация приведена в разделе описании функции LINEST.