Choisir la meilleure courbe de tendance pour vos données

Lorsque vous souhaitez ajouter une courbe de tendance (courbe de tendance : représentation graphique des tendances de séries de données, telle qu’une courbe ascendante pour représenter une augmentation des ventes sur une période de plusieurs mois. Les courbes de tendance permettent d’étudier les problèmes de prévision, et sont également appelées analyse de régression.) à un graphique dans Microsoft Graph, vous avez le choix entre six types de tendance/régression distincts. Le type de données détermine le type de courbe de tendance à utiliser.

Fiabilité de la courbe de tendance   Une courbe de tendance est plus fiable lorsque son coefficient de détermination (R²) (coefficient de détermination : nombre compris entre 0 et 1 indiquant le degré de correspondance entre les valeurs estimées pour la tendance et vos données réelles. Plus le coefficient de détermination se rapproche de 1, plus cette tendance est fiable.) est égal ou proche de 1. Lorsque vous appliquez une courbe de tendance à vos données, Microsoft Graph calcule automatiquement la valeur de sa racine carrée. Vous pouvez éventuellement afficher cette valeur dans votre graphique.

AfficherLinéaire

Une courbe de tendance linéaire est une ligne droite pondérée qui est utilisée avec des ensembles de données linéaires simples. Vos données sont linéaires si le motif des points de données ressemble à une ligne. Une courbe de tendance linéaire représente généralement une augmentation ou une diminution régulière.

Dans l'exemple suivant, la courbe de tendance indique clairement que les ventes de réfrigérateurs ont régulièrement augmenté sur une période de 13 ans. Le coefficient de détermination est de 0,9036, ce qui indique une bonne correspondance entre la courbe et les données.

Graphique avec une courbe de tendance linéaire

AfficherLogarithmique

Une courbe de tendance logarithmique est une courbe la plus exacte possible qui s'avère le plus utile lorsque la fréquence de modification des données augmente ou diminue rapidement, puis se stabilise. Une courbe de tendance logarithmique peut utiliser des valeurs négatives et/ou positives.

L'exemple suivant utilise une courbe de tendance logarithmique pour illustrer l'évolution estimée du nombre d'animaux dans une zone donnée, avec une stabilisation de cette évolution lorsque l'espace qui leur est attribué diminue. Le coefficient de détermination est de 0,9407, ce qui indique une assez bonne correspondance entre la courbe et les données.

Graphique avec courbe de tendance logarithmique

AfficherPolynomiale

Une courbe de tendance polynomiale est généralement utilisée pour représenter des fluctuations de données. Elle s'avère pratique notamment pour analyser des pertes et des profits sur un vaste ensemble de données. L'ordre de la courbe polynomiale peut être déterminé par le nombre de fluctuations dans les données ou le nombre de courbures (bosses et creux) de la courbe. Une courbe polynomiale d'ordre 2, par exemple, ne possède généralement qu'une seule bosse ou un seul creux. Une courbe polynomiale d'ordre 3 en possède un ou deux et une courbe d'ordre 4, en possède 3 au maximum.

L'exemple suivant montre une courbe de tendance polynomiale d'ordre 2 (une bosse) qui illustre la relation entre la vitesse et la consommation d'essence. Le coefficient de détermination est de 0,9474, ce qui indique une bonne correspondance entre la courbe et les données.

Graphique avec courbe de tendance polynomiale

AfficherPuissance

Une courbe de tendance de puissance est une courbe particulièrement adaptée aux ensembles de données qui comparent des mesures qui augmentent à une vitesse spécifique (par exemple, l'accélération, toutes les secondes, d'une voiture de course). Vous ne pouvez pas créer une telle courbe si vos données contiennent des valeurs nulles ou négatives.

Dans l'exemple suivant, les données relatives à l'accélération sont affichées en traçant la distance en mètres par seconde. La courbe de tendance de puissance montre clairement une accélération continue. Le coefficient de détermination est de 0,9923, ce qui indique une correspondance presque parfaite entre la courbe et les données.

Graphique avec courbe de puissance

AfficherExponentielle

Une courbe de tendance exponentielle s'avère tout particulièrement utile lorsque les valeurs de données augmentent ou diminuent toujours plus rapidement. Vous ne pouvez pas créer de courbe de tendance exponentielle pour des données contenant des valeurs nulles ou négatives.

Dans l'exemple suivant, une courbe de tendance exponentielle est utilisée pour illustrer la quantité décroissante de carbone 14 dans un objet au fur et à mesure de son vieillissement. Le coefficient de détermination est de 1, ce qui indique une correspondance parfaite entre la courbe et les données.

Graphique avec courbe de tendance exponentielle

AfficherMoyenne mobile

Une courbe de tendance de moyenne mobile égalise les fluctuations des données afin de clarifier un motif ou une tendance. Une telle courbe utilise un nombre spécifique de points de données (définis par le biais de l'option Période), calcule une moyenne, puis utilise cette valeur comme un point de la courbe de tendance. Si la Période est égale à 2, par exemple, la moyenne des deux premiers points de données est utilisée comme le premier point de la courbe de tendance de moyenne mobile. La moyenne du deuxième et du troisième point de données est utilisée comme le deuxième point de la courbe de tendance, etc.

L'exemple suivant utilise une courbe de moyenne mobile pour illustrer l'évolution du nombre de maisons vendues sur une période de 26 semaines.

Graphique avec courbe de moyenne mobile