IBM Lotus Symphony
|
Regresijske krivulje, znane tudi kot trendne črte, lahko dodate vsem vrstam grafikonov 2D, razen za tortne in borzne grafikone.
Če želite uporabiti ta ukaz, naredite naslednje: |
Črte srednje vrednosti so posebne trendne črte, ki prikazujejo srednjo vrednost. Z možnostjo
vstavite črte srednje vrednosti za vse nize podatkov. ![]() |
Če vstavite trendno črto v vrsto grafikona, ki uporablja kategorije, kot je Črta ali Stolpec, so številke 1, 2, 3 ... uporabljene kot vrednosti x za izračun trende črte. |
Če želite vstaviti trendne črte za vse nize podatkov, dvokliknite grafikon, da vstopite v urejevalni način. Izberite
, nato pa izberite vrsto trendne črte med možnostmi Brez, Linearno, Logaritmično, Eksponentno ali Potenca.Če želite izbrisati posamezno trendno črto ali črto srednje vrednosti, jo kliknite in pritisnite tipko Delete.
Če želite izbrisati vse trendne črte, izberite Brez.
, nato pa še ![]() |
Trendna črta je samodejno prikazana v legendi. |
Ko je grafikon v urejevalnem načinu, Lotus® Symphony™ poda enačbo trendne črte in korelacijski koeficient R². Kliknite trendno črto, da vidite informacije v statusni vrstici.
Če želite prikazati enačbo trendne črte, izberite potrditveno polje Pokaži enačbo v pogovornem oknu Trendne črte.
Če želite prikazati korelacijski koeficient, izberite potrditveno polje Pokaži korelacijski koeficient (R²) v pogovornem oknu Trendne črte.
![]() |
Za grafikon kategorije (na primer črtni grafikon) se informacije o regresiji izračunajo s številkami 1, 2, 3 ... kot vrednostmi x. To drži tudi, če vaši nizi podatkov uporabljajo druge številke kot imena za vrednosti x. Za take grafikone bi lahko bila primernejša vrsta grafikona XY. |
Poleg tega lahko s pomočjo funkcij Lotus Symphony Spreadsheets tudi izračunate parametre, kot je opisano v nadaljevanju.
Linearna regresija sledi enačbi y=m*x+b.
m = SLOPE(podatek_Y;podatek_X)
b = INTERCEPT(podatek_Y ;podatek_X)
Izračunajte determinacijski koeficient z
r² = RSQ(podatek_Y;podatek_X)
Poleg m, b in r² matrična funkcija LINEST ponuja dodatne statistične podatke za analizo regresije.
Logaritemska regresija sledi enačbi y=a*ln(x)+b.
a = SLOPE(podatek_Y;LN(podatek_X))
b = INTERCEPT(podatek_Y ;LN(podatek_X))
r² = RSQ(podatek_Y;LN(podatek_X))
Eksponentne regresijske krivulje program pretvori v linearen model. Optimalno prileganje krivulje je povezano z linearnim modelom in rezultati so interpretirani v skladu s tem.
Eksponentna regresija sledi enačbi y=b*exp(a*x) ali y=b*m^x, ki je ustrezno pretvorjena v ln(y)=ln(b)+a*x oziroma ln(y)=ln(b)+ln(m)*x.
a = SLOPE(LN(podatek_Y);podatek_X)
Spremenljivke za drugo varianto so izračunane kot je navedeno v nadaljevanju:
m = EXP(SLOPE(LN(podatek_Y);podatek_X))
b = EXP(INTERCEPT(LN(podatek_Y);podatek_X))
Izračunajte determinacijski koeficient z
r² = RSQ(LN(podatek_Y);podatek_X)
Poleg m, b in r² matrična funkcija LOGEST ponuja dodatne statistične podatke za analizo regresije.
Za potenčne regresijske krivulje program opravi pretvorbo v linearen model. Potenčna regresija sledi enačbi y=b*x^a, ki je pretvorjena v ln(y)=ln(b)+a*ln(x).
a = SLOPE(LN(podatek_Y);LN(podatek_X))
b = EXP(INTERCEPT(LN(podatek_Y);LN(podatek_X))
r² = RSQ(LN(podatek_Y);LN(podatek_X))
Izračun trendne črte upošteva samo podatkovne pare z naslednjimi vrednostmi:
logaritemska regresija: upoštevane so samo pozitivne vrednosti x,
eksponentna regresija: upoštevane so samo pozitivne vrednosti y,
potenčna regresija: upoštevane so samo pozitivne vrednosti x in samo pozitivne vrednosti y.
Pretvorite svoje podatke, da bodo v skladu s tem. Priporočamo vam, da delate v kopiji izvirnih podatkov in pretvorite prekopirane podatke.
Polinomske regresijske krivulje ni mogoče samodejno dodati. To krivuljo morate ročno izračunati.
Ustvarite tabelo s stolpci x, x², x³, ... , xn, y do želene stopnje n.
Uporabite formulo =LINEST(podatek_Y,podatek_X) s celotnim obsegom x do xn (brez oglavij) kot podatek_X.
Prva vrstica izhodnih podatkov LINEST vsebuje koeficiente regresijskega polinoma s koeficientom xn na skrajno levem položaju.
Prvi element tretje vrstice izhodnih podatkov LINEST je vrednost r². Za podrobnosti o pravilni uporabi in za razlago drugih izhodnih podatkov glejte funkcijo LINEST.