Todas las líneas de tendencia del modelo de regresión se ajustan con los mínimos cuadrados normales:
Lineal
Crea una línea recta que se adapta mejor para conjuntos de datos lineales simples y resulta útil cuando los datos aumentan o disminuyen a una velocidad constante. Ecuación: y = a + b * x
Logarítmica
Crea una línea curva que se adapta mejor y resulta útil cuando la velocidad de cambio de los datos aumenta o disminuye rápidamente y luego se nivela. Una línea de tendencia logarítmica puede utilizar valores negativos y positivos. Ecuación: y = a + b * log(x)
Exponencial
Crea una línea curva y resulta útil cuando los datos suben o bajan a tasas de crecimiento constantes. Esta opción no debe utilizarse si los datos contienen valores cero o negativos. Ecuación: y = a + e^(b * x)
Potencia
Crea una línea curva y resulta útil para conjuntos de datos que comparan mediciones que aumentan a una velocidad específica. Esta opción no debe utilizarse si los datos contienen valores cero o negativos. Ecuación: y = a * x^b
Cuadrática
Busca el mejor ajuste para un conjunto de datos con forma de parábola (cóncava arriba o abajo). Ecuación: y = a + b * x + c * x^2
Promedio móvil
Crea una línea de tendencia suave basada en un conjunto de promedios. Un promedio móvil utiliza una cantidad determinada de puntos de datos (definida por su selección de Granularidad), los promedia y utiliza el promedio como punto en la línea. Algunos ejemplos son un promedio móvil de siete días o un promedio móvil de cuatro semanas.
