การเพิ่มแนวโน้มหรือเส้นค่าเฉลี่ยให้กับแผนภูมิ

คุณสามารถเพิ่มเส้นแนวโน้มได้ เมื่อต้องการแสดงแนวโน้มข้อมูลหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในแผนภูมิที่คุณสร้างไว้ คุณยังสามารถขยายเส้นแนวโน้มไปได้ไกลกว่าข้อมูลจริงของคุณ เพื่อช่วยให้ทำนายค่าต่างๆ ในอนาคตได้ ตัวอย่างเช่น เส้นแนวโน้มเชิงเส้นต่อไปนี้จะพยากรณ์ล่วงหน้าสองไตรมาส และจะแสดงแนวโน้มขาขึ้นที่มีสัญญาณสำหรับยอดขายในอนาคตได้อย่างชัดเจน

แผนภูมิที่มีเส้นแนวโน้ม

คุณสามารถเพิ่ม เส้นแนวโน้ม (เส้นแนวโน้ม: การแสดงแนวโน้มในชุดข้อมูลเป็นกราฟิก เช่น เส้นที่ชี้ขึ้นเพื่อแสดงยอดขายที่เพิ่มขึ้นในช่วงเดือนหนึ่งๆ เส้นแนวโน้มจะใช้ในการศึกษาปัญหาของการคาดคะเน หรือที่เรียกว่า การวิเคราะห์การถดถอย)ให้กับแผนภูมิสองมิติที่ไม่ใช่แบบเรียงซ้อน (พื้นที่ แท่ง คอลัมน์ เส้น หุ้น กระจาย หรือฟอง) ได้ คุณไม่สามารถเพิ่มเส้นแนวโน้มให้กับแผนภูมิแบบเรียงซ้อนหรือแผนภูมิสามมิติได้ แผนภูมิเรดาร์ วงกลม พื้นผิว และโดนัท ยังไม่สนับสนุนเส้นแนวโน้มด้วยเช่นกัน

  1. ในแผนภูมิของคุณ ให้คลิก ชุดข้อมูล (ชุดข้อมูล: จุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกันที่นำมาลงจุดในแผนภูมิ แต่ละชุดข้อมูลในแผนภูมิจะมีสีหรือลวดลายที่ไม่ซ้ำกันและจะถูกแสดงในคำอธิบายแผนภูมิ คุณสามารถลงจุดให้กับชุดข้อมูลได้อย่างน้อยหนึ่งชุดขึ้นไปในหนึ่งแผนภูมิ ยกเว้นแผนภูมิวงกลมที่จะมีชุดข้อมูลได้เพียงชุดเดียวเท่านั้น)ที่คุณต้องการเพิ่มเส้นแนวโน้มหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

เส้นแนวโน้มจะเริ่มจากจุดข้อมูลแรกของชุดข้อมูลที่คุณเลือก

  1. คลิกปุ่ม องค์ประกอบแผนภูมิ ปุ่ม องค์ประกอบแผนภูมิ ถัดจากมุมบนขวาของแผนภูมิ
  2. ทำเครื่องหมายที่กล่อง เส้นแนวโน้ม
  3. เมื่อต้องการเลือกชนิดของเส้นแนวโน้มต่างๆ ให้คลิกที่ลูกศรถัดจาก เส้นแนวโน้ม แล้วคลิก เอ็กซ์โพเนนเชียล การพยากรณ์เชิงเส้น หรือ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองช่วงเวลา สำหรับเส้นแนวโน้มเพิ่มเติม ให้คลิก ตัวเลือกเพิ่มเติม
  4. ถ้าคุณเลือก ตัวเลือกเพิ่มเติม ให้คลิกตัวเลือกที่คุณต้องการในบานหน้าต่าง จัดรูปแบบเส้นแนวโน้ม แล้วเลือก ตัวเลือกเส้นแนวโน้ม

บานหน้าต่าง จัดรูปแบบเส้นแนวโน้ม

  • ถ้าคุณเลือก โพลิโนเมียล ให้ใส่เลขยกกำลังสูงสุดสำหรับตัวแปรอิสระในกล่อง ลำดับ
  • ถ้าคุณเลือก ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ให้ใส่จำนวนช่วงเวลาที่จะใช้เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในกล่อง คาบเวลา

 เคล็ดลับ    เส้นแนวโน้มจะเที่ยงตรงที่สุด เมื่อค่า R-squared (ตัวเลขตั้งแต่ 0 ถึง 1 ที่แสดงค่าประมาณความใกล้เคียงของเส้นแนวโน้มที่สอดคล้องกับข้อมูลจริงของคุณ) มีค่าเท่ากับหรือใกล้เคียงกับ 1 เมื่อคุณเพิ่มเส้นแนวโน้มให้กับข้อมูลของคุณ Excel จะคำนวณค่า R-squared ให้โดยอัตโนมัติ คุณสามารถแสดงค่านี้ในแผนภูมิของคุณโดยการทำเครื่องหมายที่กล่อง แสดงค่า R-squared บนแผนภูมิ (บานหน้าต่าง จัดรูปแบบเส้นแนวโน้ม แล้วเลือก ตัวเลือกเส้นแนวโน้ม)

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวเลือกของเส้นแนวโน้มทั้งหมด

เส้นแนวโน้มเชิงเส้น

ใช้ชนิดของเส้นแนวโน้มนี้เพื่อสร้างเส้นตรงแบบ Best-fit สำหรับชุดข้อมูลเชิงเส้นธรรมดา ถ้ารูปแบบของจุดข้อมูลมีลักษณะเหมือนกับเส้นตรง ข้อมูลของคุณจะเป็นแบบเชิงเส้น โดยทั่วไป เส้นแนวโน้มเชิงเส้นจะแสดงว่าค่าข้อมูลเพิ่มขึ้นหรือลดลงในอัตราคงที่

เส้นแนวโน้มเชิงเส้นจะใช้สมการนี้เพื่อคำนวณกำลังสองน้อยที่สุดของเส้นตรง ดังนี้

สมการ

โดยที่ m คือค่าความชันและ b คือจุดตัดแกน

เส้นแนวโน้มเชิงเส้นต่อไปนี้แสดงยอดขายตู้เย็นที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องภายในในช่วงเวลา 8 ปี โปรดสังเกตค่า R-squared (ตัวเลขตั้งแต่ 0 ถึง 1 ที่แสดงค่าที่ประมาณของเส้นแนวโน้มว่าสอดคล้องกับข้อมูลจริงของคุณใกล้เคียงเพียงใด) เป็น 0.9792 ซึ่งเป็นความเหมาะสมของเส้นกับข้อมูล

แผนภูมิกระจายแบบมีเส้นแนวโน้มเชิงเส้น

เส้นแนวโน้มลอการิทึม

เส้นแนวโน้มนี้มีประโยชน์ในกรณีที่อัตราการเปลี่ยนแปลงในข้อมูลเพิ่มขึ้นหรือลดลงอย่างรวดเร็วแล้วจึงอยู่ในระดับคงที่ ซึ่งจะแสดงเส้นโค้งแบบ Best-fit เส้นแนวโน้มลอการิทึมสามารถใช้ได้ทั้งค่าลบและค่าบวก

เส้นแนวโน้มลอการิทึมจะใช้สมการนี้เพื่อคำนวณกำลังสองน้อยที่สุดของจุดต่างๆ ดังนี้

สมการ

โดยที่ c และ b เป็นค่าคงที่ และ ln เป็นฟังก์ชันลอการิทึมธรรมชาติ

เส้นแนวโน้มลอการิทึมต่อไปนี้จะแสดงการทำนายการเพิ่มจำนวนของประชากรสัตว์ในพื้นที่ที่จำกัด โดยจำนวนประชากรจะเริ่มคงที่เมื่อพื้นที่ว่างสำหรับสัตว์ลดน้อยลง โปรดสังเกตว่า R-squared มีค่าเท่ากับ 0.933 ซึ่งหมายถึงเส้นแนวโน้มแทนข้อมูลได้ค่อนข้างดี

แผนภูมิกระจายแบบมีเส้นแนวโน้มลอการิทึม

เส้นแนวโน้มโพลิโนเมียล

เส้นแนวโน้มนี้จะมีประโยชน์ในกรณีที่ข้อมูลของคุณมีความผันผวน ตัวอย่างเช่น เมื่อคุณวิเคราะห์กำไรและขาดทุนในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ลำดับของโพลิโนเมียลสามารถกำหนดได้จากจำนวนการเปลี่ยนแปลงในข้อมูลหรือจากจำนวนโค้ง (นูนและเว้า) ที่ปรากฏในเส้นโค้ง โดยทั่วไปแล้ว เส้นแนวโน้มโพลิโนเมียลลำดับ 2 จะมีจำนวนโค้งนูนหรือเว้าเพียงหนึ่งครั้งเท่านั้น ลำดับ 3 จะมีจำนวนโค้งนูนหรือเว้าหนึ่งหรือสองครั้ง และลำดับ 4 จะมีจำนวนโค้งนูนหรือเว้าได้ถึงสามครั้ง

เส้นแนวโน้มโพลิโนเมียลหรือเส้นแนวโน้มที่เป็นเส้นโค้งจะใช้สมการนี้เพื่อคำนวณกำลังสองน้อยที่สุดของจุดต่างๆ ดังนี้

สมการ

โดยที่ b และ ตัวแปร เป็นค่าคงที่

เส้นแนวโน้มโพลิโนเมียลลำดับ 2 (นูนหนึ่งครั้ง) ต่อไปนี้จะแสดงความสัมพันธ์ระหว่างความเร็วในการขับขี่และเชื้อเพลิงที่ใช้ โปรดสังเกตว่า R-squared มีค่าเท่ากับ 0.979 ซึ่งใกล้เคียงกับ 1 ดังนั้นเส้นจึงเหมาะสมต่อข้อมูล

แผนภูมิกระจายแบบมีเส้นแนวโน้มโพลิโนเมียล

เส้นแนวโน้มเลขยกกำลัง

เส้นแนวโน้มนี้จะมีประโยชน์สำหรับชุดข้อมูลที่เปรียบเทียบการวัดที่เพิ่มขึ้นในอัตราใดอัตราหนึ่งโดยเฉพาะ ซึ่งจะแสดงเส้นโค้ง ตัวอย่างเช่น การเร่งความเร็วของรถแข่งในช่วงเวลา 1 วินาที คุณไม่สามารถสร้างเส้นแนวโน้มเลขยกกำลังได้ ถ้าข้อมูลของคุณมีค่าที่เป็นศูนย์หรือติดลบ

เส้นแนวโน้มเลขยกกำลังจะใช้สมการนี้เพื่อคำนวณกำลังสองน้อยที่สุดของจุดต่างๆ ดังนี้

สมการ

โดยที่ c และ b เป็นค่าคงที่

 หมายเหตุ   ตัวเลือกนี้ไม่พร้อมใช้งานเมื่อข้อมูลของคุณมีค่าเป็นลบหรือเป็นศูนย์

แผนภูมิการวัดระยะทางต่อไปนี้จะแสดงระยะทางเป็นเมตรต่อวินาที เส้นแนวโน้มเลขยกกำลังแสดงถึงการเร่งความเร็วที่เพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัด โปรดสังเกตว่า R-squared มีค่าเท่ากับ 0.986 ซึ่งหมายถึงเส้นแนวโน้มแทนข้อมูลได้เกือบสมบูรณ์

แผนภูมิกระจายแบบมีเส้นแนวโน้มเลขยกกำลัง

เส้นแนวโน้มเอ็กซ์โพเนนเชียล

เส้นแนวโน้มนี้จะมีประโยชน์ในกรณีที่ค่าข้อมูลต่างๆ เพิ่มขึ้นหรือลดลงในอัตราที่เพิ่มขึ้นคงที่ ซึ่งจะแสดงเส้นโค้ง คุณไม่สามารถสร้างเส้นแนวโน้มเอ็กซ์โพเนนเชียลได้ ถ้าข้อมูลของคุณมีค่าที่เป็นศูนย์หรือติดลบ

เส้นแนวโน้มเอ็กซ์โพเนนเชียลจะใช้สมการนี้เพื่อคำนวณกำลังสองน้อยที่สุดของจุดต่างๆ ดังนี้

สมการ

โดยที่ c และ b เป็นค่าคงที่ และ e เป็นฐานของลอการิทึมธรรมชาติ

เส้นแนวโน้มเอ็กซ์โพเนนเชียลต่อไปนี้จะแสดงปริมาณคาร์บอน 14 ของวัตถุหนึ่งที่ลดลงเมื่ออายุเพิ่มขึ้น โปรดสังเกตว่าค่า R-squared มีค่า 0.990 ซึ่งหมายความว่าเส้นแนวโน้มลงตัวกับข้อมูลได้เกือบสมบูรณ์

แผนภูมิแบบมีเส้นแนวโน้มเอ็กซ์โพเนนเชียล

เส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

เส้นแนวโน้มนี้จะทำให้ความผันผวนในข้อมูลมีเท่าๆ กัน เพื่อแสดงรูปแบบหรือแนวโน้มให้มีความชัดเจนมากยิ่งขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้จำนวนจุดข้อมูลเฉพาะ (ตั้งค่าด้วยตัวเลือก คาบเวลา) แล้วหาค่าเฉลี่ยของตัวเลขเหล่านั้น และใช้ค่าเฉลี่ยที่ได้เป็นจุดๆ หนึ่งในเส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ดังกล่าว ตัวอย่างเช่น ถ้าตั้งค่า คาบเวลา เป็น 2 ค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลสองจุดแรกจะถูกใช้เป็นจุดแรกในเส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ส่วนค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลที่สองและที่สามจะถูกใช้เป็นจุดที่สองในเส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เป็นต้น

เส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้สมการดังนี้

สมการ

จำนวนของจุดในเส้นแนวโน้ม ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: ลำดับของค่าเฉลี่ยที่คำนวณมาจากส่วนต่างๆ ของชุดข้อมูล โดยในแผนภูมิ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะช่วยลดการผันแปรของข้อมูล จึงทำให้สามารถแสดงรูปแบบหรือแนวโน้มได้ชัดเจนยิ่งขึ้น)จะเท่ากับจำนวนรวมของจุดในชุดข้อมูล ลบกับจำนวนที่คุณระบุสำหรับช่วงเวลา

ในแผนภูมิกระจาย เส้นแนวโน้มจะขึ้นอยู่กับลำดับของค่า x ในแผนภูมิ เพื่อผลลัพธ์ที่ดีกว่า เรียงลำดับค่า x ก่อนที่คุณจะเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

เส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่อไปนี้จะแสดงรูปแบบในจำนวนบ้านที่ขายในช่วง 26 สัปดาห์

แผนภูมิกระจายแบบมีเส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

ด้านบนของหน้า ด้านบนของหน้า

 
 
นำไปใช้กับ:
Excel 2013, Outlook 2013, PowerPoint 2013, Word 2013