Pomoč LibreOffice 7.1
Trendne črte, znane tudi kot regresijske krivulje, lahko dodate vsem vrstam grafikonov 2D, razen tortnim in borznim.
Če vstavite trendno črto v tovrstni grafikon, ki uporablja kategorije (npr. Črta ali Stolpec), bodo številke 1, 2, 3, … uporabljene kot vrednosti X za izračun trendne črte. Za tovrstne grafikone bi bila vrsta grafikona XY najbrž ustreznejša.
Če želite vstaviti trendno črto za posamezen niz podatkov, izberite niz podatkov v grafikonu. Izberite ukaz
ali desno kliknite, da odprete kontekstni meni, in izberite .Črte srednje vrednosti so posebne trendne črte, ki prikazujejo srednjo vrednost. Uporabite
, če želite vstaviti črte srednje vrednosti za vse nize podatkov.Če želite izbrisati trendno črto ali črto srednje vrednosti, kliknite črto, nato pritisnite brisalko.
Trendna črta se prikaže v legendi samodejno. Njeno ime lahko določite v možnostih trendne črte.
Trendna črta je enake barve kot odgovarjajoči niz podatkov. Za spremembo lastnosti črte izberite trendno črto, nato
.Če je grafikon v urejevalnem načinu, LibreOffice vrne enačbo trendne črte in koeficient determinacije R2. Kliknite trendno črto, če želite videti informacije v vrstici stanja.
Če želite prikaz enačbe trendne črte, izberite trendno črto v grafikonu, desno kliknite, da se odpre kontekstni meni, in izberite .
Če želite spremeniti obliko vrednosti (uporabiti manj signifikantnih števk ali znanstveno notacijo), izberite enačbo v grafikonu, desno kliknite, da odprete kontekstni meni, in izberite
.Privzeta enačba uporablja x za spremenljivko abscise in f(x) za spremenljivko ordinate. Če želite ti imeni spremeniti, izberite trendno črto, izberite in vnesite imeni v polji Ime spremenljivke X in Ime spremenljivke Y.
Če želite prikazati koeficient vztrajnosti R2, izberite enačbo v grafikonu, desno kliknite, da odprete kontekstni meni, in izberite
.Če je presečišče vsiljeno, se koeficient vztrajnosti R2 ne izračuna na enak način kot s prostim presečiščem. Vrednosti R2 ni mogoče primerjati med vsiljenim ali prostim presečiščem.
Na voljo so naslednje vrste trendnih črt:
Linearna trendna črta: regresija po enačbi y = a*x+b. Presečišče b je možno vsiliti.
Polinomska trendna črta: regresija prek enačbe y=Σi(ai∙xi). Presečišče a0 je mogoče vsiliti. Stopnja polinoma mora biti podana (najmanj 2).
Logaritemska trendna črta: regresija po enačbi y=a*ln(x)+b.
Eksponentna trendna črta: regresija po enačbi y=b∙exp(a∙x). Ta enačba je ekvivalentna y=b∙mx, kjer je m=exp(a). Presečišče b je mogoče vsiliti.
Potenčna trendna črta: regresija po enačbi y=b∙xa.
Trendna črta drsečega povprečja: enostavno drseče povprečje se izračuna iz n prejšnjih vrednosti y, kjer je n obdobje. Za to trendno črto ni na voljo nobene enačbe.
Izračun trendne črte upošteva samo podatkovne pare naslednjih vrednosti:
Logaritemska trendna črta: upošteajo se samo pozitivne vrednosti x.
Eksponentna trendna črta: samo pozitivne vrednosti y se upoštevajo, razen če so vse vrednosti y negativne; v tem primeru bo regresija sledila enačbi y=-b∙exp(a∙x).
Potenčna trendna črta: upoštevajo se samo pozitivne vrednosti x; tudi samo pozitivne vrednosti y se upoštevajo, razen ko so vrednosti y negativne: v tem primeru bo regresija sledila enačbi y=-b∙xa.
Glede na to morate svoje podatke ustrezno pretvoriti. Priporočeno je, da obdelujete kopijo izvirnih podatkov.
Parametre lahko izračunate tudi z uporabo funkcij modula Calc, kot sledi v nadaljevanju.
Linearna regresija je podana z enačbo y=m*x+b.
m = SLOPE(podatki_Y;podatki_X)
b = INTERCEPT(podatki_Y;podatki_X)
Izračuna koeficient determinante z
r2 = RSQ(podatki_Y;podatki_X)
Poleg m, b in r2 funkcija polja LINEST zagotavlja dodatno statistiko za regresijsko analizo.
Logaritmična regresija je podana z enačbo y=a*ln(x)+b.
a = SLOPE(podatki_Y;LN(podatki_X))
b = INTERCEPT(podatki_Y;LN(podatki_X))
r2 = RSQ(podatki_Y;LN(podatki_X))
Za eksponentne trendne črte je uporabljena transformacija v linearni model. Optimalni položaj krivulje je povezan z linearnim modelom in temu primerno so obravnavani tudi rezultati.
Krivulja eksponentne regresije je podana z enačbo y=b*exp(a*x) ali y=b*mx, ki se transformira v ln(y)=ln(b)+a*x ali ln(y)=ln(b)+ln(m)*x.
a = SLOPE(LN(podatki_Y);podatki_X)
Spremenljivke za drugo variacijo se izračunajo na naslednji način:
m = EXP(SLOPE(LN(podatki_Y);podatki_X))
b = EXP(INTERCEPT(LN(podatki_Y);podatki_X))
Izračuna koeficient determinante z
r2 = RSQ(LN(podatki_Y);podatki_X)
Poleg m, b in r2 funkcija polja LOGEST zagotavlja dodatno statistiko za regresijsko analizo.
Za krivulje potenčne regresije se uporabi transformacija v linearni model. Potenčna regresija je podana z enačbo y=b*xa, ki se transformira v ln(y)=ln(b)+a*ln(x).
a = SLOPE(LN(podatki_Y);LN(podatki_X))
b = EXP(INTERCEPT(LN(podatki_Y);LN(podatki_X))
r2 = RSQ(LN(podatki_Y);LN(podatki_X))
Za krivulje polinomske regresije se izvede transformacija v linearni model.
Ustvarite tabelo s stolpci x, x2, x3, … , xn, y do želene stopnje n.
Uporabite formulo =LINEST(podatki_Y,podatki_X) s celotnim obsegom x do xn (brez glav) kot podatki_X.
Prva vrstica izhoda funkcije LINEST vsebuje koeficient regresijskega polinoma s koeficientom xn na skrajnem levem mestu.
Prvi element tretje vrstice izhoda funkcije LINEST je vrednost r2. Glejte funkcijo LINEST za podrobnosti o pravilni rabi in pojasnila o drugih parametrih izhoda.