模块
目录
索引 🔎︎

# 趋势线

趋势线可以添加于除饼形图和股价图之外的所有类型的2D图表上。

要访问此命令...

选择「插入 - 趋势线 (图表)

如果您将一条趋势线插入到使用分类的图表类型中，例如「折线图」或者「柱线图，」然后数字 1, 2, 3, … 作为 x 值来计算趋势线。对此类图表而言，XY 图表类型可能更为适合。

- 要为数据序列插入趋势线，请在图表中选择数据序列，选择「插入 - 趋势线」，或点击鼠标右键以打开右键菜单，然后选择「插入趋势线」。

- 平均值线是专门显示平均值的趋势线。使用「插入 - 平均值线」可插入数据序列的平均值线。

  如果已选中某个数据序列的元素，则此命令仅适用于该数据序列。如果未选中任何元素，则此命令适用于所有数据序列。

- 要删除趋势线或平均值线，请点击该线，然后按 Del 键。

趋势线会自动显示在图例中。其名称可以在趋势线选项中定义。

趋势线与对应的数据序列具有相同的颜色。要更改线条属性，请选择趋势线并选择「格式 - 格式选择 - 线条」。

## 趋势线公式与确定系数

当图表为编辑模式时，LibreOffice 将给出趋势线的方程式和测定系数 R2。若没有显示: 点击趋势线以查看状态栏中的信息。

要显示趋势线方程式，请在图表中选择趋势线，点击鼠标右键以打开右键菜单，并且选择「插入趋势线方程式」。

要更改数值的格式 (使用较少有效数位或科学表达式)，请选择图表中的公式，右击打开右键菜单，然后选择「格式化趋势线公式 - 数字」。

默认公式采用「x」作为横坐标变量，「f(x)」作为纵坐标变量。要修改这些名称，请选择趋势线，点击「格式 - 格式化选中内容 – 类型」并在「X 变量名称」与「Y 变量名称」编辑框中输入名称。

要显示确定系数 R2，请点击图表中的公式，右击打开右键菜单，然后选择「插入 R」2。

如果强制截断，确定系数 R2 的计算方式与自由截断不同。R2 值不能与强制或自由截断做比较。

## 趋势线曲线类型

可以使用以下回归类型:

- 线性趋势线: 通过方程式「y=a∙x+b」进行回归计算。可以强制设置截距 b。

- 多项式 趋势线: 通过方程「y=Σi(ai∙xi)」进行回归计算。截断 a0 可以强制。必须给出多项式的度数 (至少为 2)。

- 对数 趋势线: 通过方程 y=a∙ln(x)+b 回归。

- 指数 趋势线: 通过方程 y=b∙exp(a∙x) 回归。该方程等效于「y=b∙mx」其中「m=exp(a)」。截断 b 可以强制。

- 幂 趋势线: 通过方程「y=b∙xa」回归。

- 「移动平均趋势线: 使用 n 个之前的 y 数值计算简单的移动平均， n」为期数。该类趋势线无公式可用。

## 约束

趋势线的计算只考虑带有下列值的数据对:

- 对数趋势线: 只考虑正的 x 值。

- 指数趋势线: 只考虑正的 y 值，除非所有 y 值均为负: 那样的话回归将采用方程 y=-b∙exp(a∙x)。

- 指数趋势线: 只考虑正的 x 值；只考虑正的 y 值，除非所有 y 值均为负: 那样的话回归将采用方程「 y=-b∙xa」。

您应该相应地转换数据；最好在原始数据副本上工作并且转换复制的数据。

## 在 Calc 中计算参数

您也可以使用以下的 Calc 函数计算参数。

### 线性回归方程式

线性回归遵循如下方程式「y=m*x+b」。

m = SLOPE(Data_Y;Data_X)

b = INTERCEPT(Data_Y ;Data_X)

计算决定系数通过

r2 = RSQ(Data_Y;Data_X)

除了 m, b 和 r2 之外，数组函数「LINEST」为回归分析提供其他统计。

### 对数回归方程式

对数回归遵循如下方程式「y=a*ln(x)+b」。

a = SLOPE(Data_Y;LN(Data_X))

b = INTERCEPT(Data_Y ;LN(Data_X))

r2 = RSQ(Data_Y;LN(Data_X))

### 指数回归方程式

对于指数回归曲线，转换产生了线性模型。最佳拟合曲线与线性模型相关，且结果被相应解释。

指数回归曲线遵循如下方程式「y=b*exp(a*x)」或「y=b*m」x，这两个方程式分别被转换为「ln(y)=ln(b)+a*x」或「ln(y)=ln(b)+ln(m)*x」。

a = SLOPE(LN(Data_Y);Data_X)

第二变分的变量计算如下:

m = EXP(SLOPE(LN(Data_Y);Data_X))

b = EXP(INTERCEPT(LN(Data_Y);Data_X))

计算决定系数通过

r2 = RSQ(LN(Data_Y);Data_X)

除了 m, b 和 r2 之外，数组函数「LOGEST」为回归分析提供其他统计。

### 幂回归方程式

对于 幂回归 曲线，会发生向线性模型的转换。幂回归遵循公式「y=b*xa」，将转换为「ln(y)=ln(b)+a*ln(x)」。

a = SLOPE(LN(Data_Y);LN(Data_X))

b = EXP(INTERCEPT(LN(Data_Y);LN(Data_X))

r2 = RSQ(LN(Data_Y);LN(Data_X))

### 多项式回归方程式

对于 多项式回归曲线，会发生向线性模型的转换。

创建表格，其各列分别为 x, x2, x3, … , xn, y 直到指定的度数 n。

使用公式 =LINEST(Data_Y,Data_X) 其中整个 x 到 xn 的范围 (没有标题) 可以作为 Data_X 的值。

LINEST 输出的首行包含回归多项式的系数，xn 的系数位于最左侧。

「LINEST 输出的第三行首元素是 r2 的值。请参阅 LINEST」 函数关于正确使用的细节和其他输出参数的说明。

相关主题

X/Y 误差线

LINEST 函数

LOGEST 函数

SLOPE 函数

INTERCEPT 函数

RSQ 函数