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# Líneas de tendencia

Se pueden añadir líneas de tendencia a todos los tipos de diagrama 2D, con excepción de los circulares y de cotización.

Para acceder a esta orden…

Vaya a Insertar ▸ Línea de tendencia (diagramas)

Si inserta una línea de tendencia en un tipo de diagrama que utiliza categorías, tales como Línea o Columna, los números 1, 2, 3… se emplearán como valores X para calcular la línea de tendencia. Para tales diagramas, el tipo XY puede resultar más apropiado.

- Para insertar una línea de tendencia para una serie de datos, seleccione la serie correspondiente del diagrama. Vaya a Insertar ▸ Línea de tendencia, o bien, pulse en la serie con el botón secundario del ratón para abrir un menú contextual y seleccione Insertar ▸ Línea de tendencia.

- Las líneas de valor medio son líneas de tendencia especiales que muestran el valor medio. Vaya a Insertar ▸ Líneas de valor medio para insertar líneas de valor medio para cada serie de datos.

  Si se selecciona un elemento de una serie de datos, esta orden funciona únicamente en esa serie de datos. Si no se selecciona ningún elemento, la orden funcionará en todas las series de datos.

- Para eliminar una curva de regresión o una línea de valores medios, pulse en la línea y oprima la tecla Supr.

De manera automática, aparecerá una línea de tendencia en la leyenda. Su nombre puede definirse en las opciones de la línea de tendencia.

La curva de regresión tiene el mismo color a la serie de datos correspondiente. Para cambiar las propiedades de línea, seleccionar la curva de regresión y escoger Formato - Formato de selección- Línea.

## Ecuación de línea de tendencia y coeficiente de determinación

Cuando el diagrama está en modo de edición, LibreOffice le brinda la ecuación de la línea de tendencia y el coeficiente de determinación R². Pulse en la línea de tendencia para ver la información en la barra de estado.

Para mostrar la ecuación de la línea de tendencia, seleccione la línea en el diagrama, pulse con el botón secundario del ratón para abrir el menú contextual y escoja Insertar ecuación de línea de tendencia.

Para modificar el formato de los valores (utilizar menos dígitos significativos o la notación científica), seleccione la ecuación del diagrama, pulse con el botón secundario del ratón para abrir un menú contextual y, a continuación, seleccione Formato de ecuación de línea de tendencia ▸ Números.

La ecuación predeterminada utiliza x para la abscisa y f(x) para la ordenada. Para cambiar estos nombres, seleccione la línea de tendencia, diríjase a Formato ▸ Formato de selección ▸ Tipo y escriba los nombres que prefiera en los cuadros Nombre de variable X y Nombre de variable Y.

Para mostrar el coeficiente de determinación R2, seleccione la ecuación en el diagrama, pulse con el botón secundario del ratón para abrir el menú contextual y, a continuación, seleccione Insertar R².

If intercept is forced, coefficient of determination R2 is not calculated in the same way as with free intercept. R2 values can not be compared with forced or free intercept.

## Tipos de curva de las líneas de tendencia

Están disponibles los tipos de regresión siguientes:

- Línea de tendencia lineal: regresión con una ecuación de la forma y=a∙x+b. Se puede forzar el valor de la ordenada al origen b.

- Polynomial trend line: regression through equation y=Σi(ai∙xi). Intercept a0 can be forced. Degree of polynomial must be given (at least 2).

- Línea de tendencia logarítmica: regresión con una ecuación de la forma y=a∙ln(x)+b.

- Exponential trend line: regression through equation y=b∙exp(a∙x).This equation is equivalent to y=b∙mx with m=exp(a). Intercept b can be forced.

- Power trend line: regression through equation y=b∙xa.

- Moving average trend line: simple moving average is calculated with the n previous y-values, n being the period. No equation is available for this trend line.

## Limitantes

El cálculo de la curva de regresión sólo considera pares de datos con los siguientes valores:

- Línea de tendencia logarítmica: solo las abscisas positivas son consideradas.

- Línea de tendencia exponencial: solo las ordenadas positivas son consideradas, a menos que todas las ordenadas sean negativas: en este caso, la regresión seguirá la ecuación y=-b∙exp(a∙x).

- Power trend line: only positive x-values are considered; only positive y-values are considered, except if all y-values are negative: regression will then follow equation y=-b∙xa.

Se recomienda que transforme los datos en conformidad; lo mejor es trabajar con una copia de los datos originales y transformar los datos copiados.

## Calcular parámetros en Calc

Puede calcular los parámetros usando las funciones de Calc siguientes.

### La ecuación de regresión lineal

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

m = PENDIENTE(Dato_Y;Dato_X)

b = INTERSECCIÓN.EJE(Datos_Y ;Datos_X)

Calcula el coeficiente de una determinación por

r2 = COEFICIENTE.R2(Datos_Y;Datos_X)

En adición a m, b y r2, la función matricial ESTIMACION.LINEAL proporciona estadísticas complementarias para un análisis de regresión.

### La ecuación de la regresión logarítmica

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

a = PENDIENTE(Datos_Y;LN(Datos_X))

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

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

### La ecuación de regresión exponencial

Para las líneas de tendencia exponenciales ocurre una transformación a un modelo lineal. El ajuste óptimo de la curva se relaciona con el modelo lineal y los resultados se interpretan en forma acorde.

The exponential regression follows the equation y=b*exp(a*x) or y=b*mx, which is transformed to ln(y)=ln(b)+a*x or ln(y)=ln(b)+ln(m)*x respectively.

a = PENDIENTE(LN(Datos_Y);Datos_X)

Las variables para la segunda variación son calculadas así:

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

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

Calcula el coeficiente de una determinación por

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

En adición a m, b y r2, la función matricial ESTIMACION.LOGARITMICA proporciona estadísticas complementarias para un análisis de regresión.

### La ecuación de regresión potencial

For power regression curves a transformation to a linear model takes place. The power regression follows the equation y=b*xa, which is transformed to 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))

### La ecuación de regresión polinómica

Para las curvas de regresión polinómica, se produce una transformación en un modelo lineal.

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

Utilice la fórmula =ESTIMACION.LINEAL(Datos_Y,Datos_X) con el intervalo completo de x a xn (sin las cabeceras) como Datos_X.

La primera fila del resultado de ESTIMACION.LINEAL contiene los coeficientes de regresión polinómica con el coeficiente de xn en la posición más a la izquierda.

El primer elemento de la tercera fila del resultado de ESTIMACION.LINEAL es el valor de r2. Consulte la función ESTIMACION.LINEAL para obtener detalles sobre su uso correcto y una explicación de los demás parámetros de salida.

Temas relacionados

Barras de error X/Y

Función ESTIMACION.LINEAL

Función ESTIMACION.LOGARITMICA

Función PENDIENTE

Función INTERSECCION.EJE

Función COEFICIENTE.R2