Tutte le linee di tendenza del modello di regressione sono adattabili utilizzando i minimi quadrati ordinari:
Linear
Crea una linea retta di adattamento per set di dati lineari semplici ed è utile quando i dati aumentano o diminuiscono a una velocità costante. Equazione: y = a + b * x
Logarithmic
Crea una linea curva di adattamento ed è utile quando il tasso di variazione nei dati aumenta o diminuisce rapidamente e poi si livella. Una linea di tendenza logaritmica può utilizzare valori negativi e positivi. Equazione: y = a + b * log(x)
Exponential
Crea una linea curva ed è utile quando i dati aumentano o diminuiscono a ritmi 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 ed è utile per i set di dati che confrontano misurazioni che aumentano a una velocità specifica. 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
Create 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 dalla selezione di Granularity), ne calcola la media e utilizza tale media come punto sulla linea. Gli esempi includono una media mobile di sette giorni o una media mobile di quattro settimane.