IBM Lotus Symphony
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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... |
Las líneas de valor promedio son líneas de tendencia especiales que muestran el valor promedio. Utilice
para insertar líneas de valor promedio para todas las series de datos. ![]() |
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. |
Para insertar líneas de tendencia para todas las series de datos, haga doble clic en el diagrama para entrar en la modalidad de edición. Seleccione
, seleccione el tipo de línea de tendencia Ninguno, Lineal, Logarítmico, Exponencial o Potencia.Para eliminar una sola línea de tendencia o una línea de valor promedio, haga clic en la línea y pulse la tecla Supr.
Para eliminar todas las líneas de tendencia, seleccione Ninguno.
y, a continuación, seleccione ![]() |
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.
Para mostrar la ecuación de línea de tendencia, seleccione la casilla de verificación Mostrar ecuación del cuadro de diálogo Líneas de tendencia.
Para mostrar el coeficiente de correlación, seleccione la casilla de verificación Mostrar ~coeficiente de correlación (R²) en el cuadro de diálogo Líneas de tendencia.
![]() |
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.
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.
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))
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.
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))
El cálculo de la línea de tendencia sólo toma en cuenta los pares de datos que tienen los valores siguientes:
Regresión logarítmica: sólo se toman en cuenta los valores x positivos.
Regresión exponencial: sólo se toman en cuenta los valores y positivos.
Regresión de potencia: sólo se toman en cuenta los valores x positivos y los valores y positivos.
Debe transformar los datos de acuerdo con ello. Es mejor trabajar con una copia de los datos originales y transformar los datos copiados.
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.