Как добавить и отредактировать линию тренда

Как добавить линию тренда

Чтобы увидеть закономерности в данных, добавьте линии трендов.

Примечание. Линии тренда можно добавлять на линейчатые, столбчатые и точечные диаграммы, а также на графики.

Откройте файл в Google Таблицах на компьютере.
Дважды нажмите на диаграмму.
На панели справа выберите Дополнительные Серии.
В поле "Область применения" укажите серию данных, к которой хотите добавить линию тренда.
Нажмите Линия тренда. Если такого параметра нет, значит эта функция неприменима к вашим данным.

Откройте файл в Google Таблицах на компьютере.
Дважды нажмите на диаграмму.
На панели справа выберите Дополнительные Серии.
В поле "Область применения" укажите серию данных, к которой хотите добавить линию тренда.
В разделе "Линия тренда" вам будут доступны следующие настройки:
- Типы линий тренда.
- Цвет, прозрачность и толщина линии.
- Ярлыки.
- Коэффициент детерминации (R²). Показывает, насколько точно линия тренда соответствует данным: чем ближе коэффициент к 1, тем больше соответствие. Эта функция доступна только после добавления легенды.
- Порядок многочлена. Этот вариант доступен только для полиномиальной линии тренда.
- Типы среднего. Этот вариант доступен только для линии тренда со скользящим средним.
- Периоды. Этот вариант доступен только для линии тренда со скользящим средним.

Линейная. Используйте этот тип, если для описания данных подходит прямая линия.
Уравнение линии тренда: y = mx + b.
Экспоненциальная. Подойдет для отображения данных, изменяющихся пропорционально текущему значению.
Уравнение линии тренда: y = A*e^(Bx).
Полиноминальная. Подойдет для изменяющихся данных.
Уравнение линии тренда: ax^n + bx^(n – 1) + … + zx^0.
Логарифмическая. Подойдет для данных, которые сначала быстро увеличиваются или уменьшаются, а затем сглаживаются.
Уравнение линии тренда: y = A*ln(x) + B.
Степенной ряд. Подойдет для данных, изменяющихся пропорционально текущему значению с одинаковой скоростью.
Уравнение линии тренда: y = A*x^b.
Скользящее среднее. Подойдет для данных, которые изменяются нестабильно.