IBM Lotus Symphony


Líneas de tendencia

Las curvas de regresión, denominadas también líneas de tendencia, también se pueden agregar a todos los tipos de diagramas de 2D para diagramas de tarta y de curso.

Para acceder a este mandato...

Seleccione Crear > Líneas de tendencia (diagramas)

Línea de valor promedio

Las líneas de valor promedio son líneas de tendencia especiales que muestran el valor promedio. Utilice Crear > Línea de valor promedio para insertar líneas de valor promedio para todas las series de datos.

Icono de nota Si inserta una línea de tendencia en un tipo de diagrama que utilice categorías, como Línea o Columna, los números 1, 2, 3, ... se utilizan como valores x para calcular la línea de tendencia.
Icono de nota Una línea de tendencia se muestra en la leyenda de forma automática.

Cuando el diagrama está en modalidad de edición, Lotus® Symphony™ ofrece la ecuación de la línea de tendencia y el coeficiente de correlación R². Haga clic en al línea de tendencia para ver la información en la barra de estado.

Mostrar ecuación

Para mostrar la ecuación de línea de tendencia, seleccione la casilla de verificación Mostrar ecuación del cuadro de diálogo Líneas de tendencia.

Mostrar ~coeficiente de correlación (R²)

Para mostrar el coeficiente de correlación, seleccione la casilla de verificación Mostrar ~coeficiente de correlación (R²) en el cuadro de diálogo Líneas de tendencia.

Icono de nota En el caso de un diagrama de categoría (por ejemplo, un diagrama de línea), la información de regresión se calcula mediante los números 1, 2, 3... como valores x. Esto es así también si la serie de datos utiliza otros números como nombres para los valores x. Para ese tipo de diagramas, el tipo de diagrama XY puede ser más adecuado.

También puede calcular los parámetros mediante las funciones de Lotus Symphony Spreadsheets como se indica a continuación.

Ecuación de regresión lineal

La regresión lineal sigue la ecuación y=m*x+b.

m = PENDIENTE(Datos_Y;Datos_X)

b = INTERSECCIÓN.EJE(Datos_Y ;Datos_X)

Calcule el coeficiente de determinación mediante

r² = RSQ(Datos_Y;Datos_X)

Además de m, b y r², la función de matriz ESTIMACIÓN.LINEAL proporciona estadísticas adicionales para un análisis de la regresión.

Ecuación de regresión logarítmica

La regresión logarítmica sigue a la ecuación y=a*ln(x)+b.

a = PENDIENTE(Datos_Y;LN(Datos_X))

b = INTERSECCIÓN.EJE(Datos_Y ;LN(Datos_X))

r² = RSQ(Datos_Y;LN(Datos_X))

Ecuación de regresión exponencial

En el caso de las curvas de regresión exponencial tiene lugar una transformación en un modelo lineal. La adecuación óptima de la curva está relacionada con el modelo lineal y los resultados se interpretan de acuerdo con ello.

La regresión exponencial sigue la ecuación y=b*exp(a*x) o y=b*m^x, que se transforma en ln(y)=ln(b)+a*x o ln(y)=ln(b)+ln(m)*x respectivamente.

a = PENDIENTE(LN(Datos_Y);Datos_X)

Las variables de la segunda variación se calculan de la manera siguiente:

m = EXP(PENDIENTE(LN(Datos_Y);Datos_X))

b = EXP(INTERSECCIÓN.EJE(LN(Datos_Y);Datos_X))

Calcule el coeficiente de determinación mediante

r² = RSQ(LN(Datos_Y);Datos_X)

Además de m, b y r², la función de matriz ESTIMACIÓN.LOGARÍTMICA proporciona estadísticas adicionales para un análisis de la regresión.

Ecuación de regresión de potencia

En el caso de las curvas de regresión de potencia tiene lugar una transformación en un modelo lineal. La regresión de potencia sigue la ecuación y=b*x^a , que se transforma en ln(y)=ln(b)+a*ln(x).

a = PENDIENTE(LN(Datos_Y);LN(Datos_X))

b = EXP(INTERSECCIÓN.EJE(LN(Datos_Y);LN(Datos_X))

r² = COEFICIENTE.R2(LN(Datos_Y);LN(Datos_X))

Limitaciones

El cálculo de la línea de tendencia sólo toma en cuenta los pares de datos que tienen los valores siguientes:

Debe transformar los datos de acuerdo con ello. Es mejor trabajar con una copia de los datos originales y transformar los datos copiados.

Ecuación de regresión de polinomio

Una curva de regresión de polinomio no se puede agregar de forma automática. Debe calcular esta curva manualmente.

Cree una tabla con las columnas x, x², x³, ... , xn, y hasta el grado n deseado.

Utilice la fórmula =ESTIMACIÓN.LINEAL(Datos_Y,Datos_X) con el rango completo x hasta xn (sin encabezados) como Dados_X.

La primera fila de la salida ESTIMACIÓN.LINEAL contiene los coeficientes de la regresión de polinomio, con el coeficiente de xn a la izquierda.

El primer elemento de la tercera fila de la salida de ESTIMACIÓN.LINEAL es el valor de r². Consulte la función ESTIMACIÓN.LINEAL para obtener información detallada sobre el uso adecuado y una explicación de los demás parámetros de salida.


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