Alle trendlines van het regressiemodel zijn geschikt gebruikend gewone minste vierkanten:
Linear
Creeer een best-geschikte rechte lijn voor eenvoudige lineaire datasets en is nuttig wanneer de gegevens met een constante snelheid stijgen of verminderen. Vergelijking: y = a + b * x
Logarithmic
Maak een lijn met een curve die het best past en die nuttig is wanneer de snelheid waarmee de gegevens worden gewijzigd snel toeneemt of afneemt en vervolgens niveaus uit. Een logaritmische trendline kan negatieve en positieve waarden gebruiken. Vergelijking: y = a + b * log(x)
Exponential
Maak een gekromde lijn en is handig wanneer gegevens stijgen of dalen met voortdurend stijgende snelheden. Deze optie mag niet worden gebruikt als de gegevens nul of negatieve waarden bevatten. Vergelijking: y = a + e^(b * x)
Power
Maak een gekromde lijn en is handig voor gegevenssets die metingen vergelijken die met een specifieke snelheid toenemen. Deze optie mag niet worden gebruikt als de gegevens nul of negatieve waarden bevatten. Vergelijking: y = a * x^b
Quadratic
Zoekt het best-past voor een dataset die als parabola wordt gevormd (naar boven of naar onder bedekken). Vergelijking: y = a + b * x + c * x^2
Moving average
Maak een vloeiende trendline op basis van een set gemiddelden. Bij een voortschrijdend gemiddelde wordt een bepaald aantal gegevenspunten gebruikt (bepaald door uw Granularity -selectie), wordt het gemiddelde genomen en wordt het gemiddelde gebruikt als een punt op de regel. Voorbeelden zijn een voortschrijdend gemiddelde van zeven dagen of een voortschrijdend gemiddelde van vier weken.
