Todas as linhas de tendência do modelo de regressão são ajustadas usando mínimos quadrados comuns:
Linear
Cria uma linha reta de melhor ajuste para conjuntos de dados lineares simples e é útil quando os dados aumentam ou diminuem a uma taxa estável. Equação: y = a + b * x
Logarítmico
Cria uma linha curva de melhor ajuste e é útil quando a taxa de alteração dos dados aumenta ou diminui rapidamente, e então fica nivelada. Uma linha de tendência logarítmica pode usar valores negativos e positivos. Equação: y = a + b * log(x)
Exponencial
Cria uma linha curva e é útil quando os dados aumentam ou caem a taxas constantemente crescentes. Essa opção não deve ser usada se os dados contiverem valores zero ou negativos. Equação: y = a + e^(b * x)
Potência
Cria 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
Cria uma linha de tendências suave com base em um conjunto de médias. Também conhecida como média variável, uma média móvel usa uma quantidade específica de pontos de dados (determinada pela seleção de Granularidade), calcula a média entre eles e usa essa média como um ponto na linha. Os exemplos incluem média móvel de sete dias ou uma média móvel de quatro semanas.
