IBM Lotus Symphony


Linhas de tendência

As curvas de regressão, também conhecidas como linhas de tendência, podem ser adicionadas a todos os tipos de gráfico 2D excepto para os gráficos circulares e gráficos de cotações.

Para aceder a este comando...

Seleccione Criar > Linhas de tendência (Gráficos)

Linha de valor médio

As Linhas de valor médio são linhas de tendência especiais que apresentam o valor médio. Utilize Criar > Linhas de valor médio para inserir linhas de valor médio para todas as séries de dados.

ícone de Nota Se inserir uma linha de tendência num tipo de gráfico que utilize categorias, como o gráfico de Linhas ou Colunas, então os números 1, 2, 3, ... são utilizados como valores de x para calcular a linha de tendência.
ícone de Nota É apresentada uma linha de tendência na legenda, automaticamente.

Com o gráfico no modo de edição, o Lotus® Symphony™ apresenta a equação da linha de tendência e o coeficiente de correlação R². Faça clique na linha de tendência para ver as informações na barra de estado.

Mostrar equação

Para apresentar a equação de linha de tendência, seleccione a caixa de verificação Mostrar equação na caixa de diálogo Linhas de tendência.

Mostrar coeficiente de correlação (R²)

Para apresentar o coeficiente de correlação, seleccione a caixa de verificação Mostrar coeficiente de correlação (R²) na caixa de diálogo Linhas de tendência.

ícone de Nota Para um gráfico de categorias (por exemplo, um gráfico de linhas), as informações de regressão são calculadas utilizando os números 1, 2, 3, ... como valores de x. Isto é também verdade se a sua série de dados utilizar outros números como nomes para os valores de x. Para estes gráficos, o tipo de gráfico XY poderá ser mais apropriado.

Pode também calcular os parâmetros utilizando as funções do Lotus Symphony Spreadsheets tal como é indicado abaixo.

A equação de regressão linear

A regressão linear segue a equação y=m*x+b.

m = DECLIVE(Dados_Y;Dados_X)

b = INTERCEPTAR(Dados_Y ;Dados_X)

Calcule o coeficiente da determinação por

r² = RQUAD(Dados_Y;Dados_X)

Para além de m, b e r², a função de matriz PROJ.LIN faculta estatísticas adicionais para uma análise de regressão.

A equação de regressão logarítmica

A regressão logarítmica segue a equação y=a*ln(x)+b.

a = DECLIVE(Dados_Y;LN(Dados_X))

b = INTERCEPTAR(Dados_Y ;LN(Dados_X))

r² = RQUAD(Dados_Y;LN(Dados_X))

A equação de regressão exponencial

Para curvas de regressão exponencial, ocorre uma transformação para um modelo linear. O ajuste de curva optimizado está relacionado com o modelo linear, e os resultados são interpretados em conformidade.

A regressão exponencial segue a equação y=b*exp(a*x) ou y=b*m^x, a qual é transformada em ln(y)=ln(b)+a*x ou ln(y)=ln(b)+ln(m)*x, respectivamente.

a = DECLIVE(LN(Dados_Y);Dados_X)

As variáveis para a segunda variação são calculadas da seguinte forma:

m = EXP(DECLIVE(LN(Dados_Y);Dados_X))

b = EXP(INTERCEPTAR(LN(Dados_Y);Dados_X))

Calcule o coeficiente da determinação por

r² = RQUAD(LN(Dados_Y);Dados_X)

Para além de m, b e r², a função de matriz PROJ.LOG faculta estatísticas adicionais para uma análise de regressão.

A equação de regressão de potência

Para curvas de regressão de potência ocorre uma transformação num modelo linear. A regressão de potência segue a equação y=b*x^a, a qual é transformada em ln(y)=ln(b)+a*ln(x).

a = DECLIVE(LN(Dados_Y);LN(Dados_X))

b = EXP(INTERCEPTAR(LN(Dados_Y);LN(Dados_X))

r² = RQUAD(LN(Dados_Y);LN(Dados_X))

Restrições

O cálculo da linha de tendência considera apenas os pares de dados com os seguintes valores:

Deve transformar os seus dados em conformidade; é melhor trabalhar numa cópia dos dados originais e transformar os dados copiados.

A equação de regressão polinomial

Uma curva de regressão polinomial não pode ser adicionada automaticamente. É necessário calcular esta curva manualmente.

Crie uma tabela com as colunas x, x², x³, ... , xn, y até ao grau n pretendido.

Utilize a fórmula =PROJ.LIN(Dados_Y,Dados_X) com o intervalo completo de x até xn (sem títulos) como Dados_X.

A primeira linha do resultado PROJ.LIN contém os coeficientes do polinómio de regressão, com o coeficiente de xn na posição mais à esquerda.

O primeiro elemento da terceira linha do resultado PROJ.LIN corresponde ao valor de r². Consulte a função PROJ.LIN para obter informações detalhadas sobre a utilização adequada e uma explicação dos restantes parâmetros de saída.


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