Todas as linhas de tendência do modelo de regressão são ajustadas usando mínimos quadrados comuns:
Linear
Crie uma linha reta de melhor ajuste para conjuntos de dados lineares simples e seja útil quando os dados aumentarem ou diminuírem a uma taxa estável. Equação: y = a + b * x
Logarítmico
Criar uma linha curva de melhor ajuste e é útil quando a taxa de alteração nos dados aumenta ou diminui rapidamente e, em seguida, nivela. Uma linha de tendência logarítmica pode usar valores negativos e positivos. Equação: y = a + b * log(x)
Exponencial
Criar uma linha curva e é útil quando os dados aumentam ou caem em taxas constantemente crescentes. Essa opção não deve ser usada se os dados contiverem valores zero ou negativos. Equação: y = a + e^(b * x)
Potência
Criar uma linha curva e é útil para conjuntos de dados que comparam medidas que aumentam a uma taxa específica. Essa opção não deve ser usada se os dados contiverem valores zero ou negativos. Equação: y = a * x^b
Quadrático
Encontra o melhor ajuste para um conjunto de dados em forma de parábola (côncavo para cima ou para baixo). Equação: y = a + b * x + c * x^2
Média móvel
Crie uma linha de tendência suave com base em um conjunto de médias. Também conhecida como média variável, uma média móvel usa um número específico de pontos de dados (determinado por sua seleção de Granularidade), calcula a média deles e usa a média como um ponto na linha. Os exemplos incluem uma média móvel de sete dias ou uma média móvel de quatro semanas.
