Tutte le linee di tendenza del modello di regressione sono adattabili utilizzando i minimi quadrati ordinari:
Linear
Crea una linea retta di adattamento ottimale per set di dati lineari semplici, utile quando i dati aumentano o diminuiscono a un tasso costante. Equazione: y = a + b * x
Logarithmic
Crea una linea curva di adattamento ottimale, utile quando il tasso di variazione nei dati aumenta o diminuisce rapidamente e poi si stabilizza. Una linea di tendenza logaritmica può utilizzare valori negativi e positivi. Equazione: y = a + b * log(x)
Exponential
Crea una linea curva, utile quando i dati aumentano o diminuiscono a tassi costantemente crescenti. Questa opzione non deve essere utilizzata se i dati contengono valori zero o negativi. Equazione: y = a + e^(b * x)
Power
Crea una linea curva, utile per i set di dati che confrontano misurazioni che aumentano a un tasso specifico. Questa opzione non deve essere utilizzata se i dati contengono valori zero o negativi. Equazione: y = a * x^b
Quadratic
Trova l’adattamento ottimale per un set di dati a forma di parabola (concava verso l’alto o verso il basso). Equazione: y = a + b * x + c * x^2
Moving average
Crea una linea di tendenza uniforme basata su un insieme di medie. Anche nota come media continua, la media mobile utilizza un numero specifico di punti di dati (determinati da una selezione di Granularity), ne calcola la media e utilizza tale media come punto sulla linea. Alcuni esempi includono una media mobile di 7 giorni o di 4 settimane.