EXCELl趋势线查看

趋势线
线性
线性趋势线是适用于简单线性数据集的最佳拟合直线。如果数据点构成的图案类似于一条直线，则表明数据是线性的。线性趋势线通常表示事物是以恒定速率增加或减少。
对数
如果数据的增加或减小速度很快，但又迅速趋近于平稳，那么对数趋势线是最佳的拟合曲线。对数趋势线可以使用正值和负值。
多项式
多项式趋势线是数据波动较大时适用的曲线。它可用于分析大量数据的偏差。多项式的阶数可由数据波动的次数或曲线中拐点（峰和谷）的个数确定。二阶多项式趋势线通常仅有一个峰或谷。三阶多项式趋势线通常有一个或两个峰或谷。四阶通常多达三个。

乘幂
乘幂趋势线是一种适用于以特定速度增加的数据集的曲线，例如，赛车一秒内的加速度。如果数据中含有零或负数值，就不能创建乘幂趋势线。

指数
指数趋势线是一种曲线，它适用于速度增减越来越快的数据值。如果数据值中含有零或负值，就不能使用指数趋势线。
移动平均
移动平均趋势线平滑处理了数据中的微小波动，从而更清晰地显示了图案和趋势。移动平均使用特定数目的数据点（由“周期”选项设置），取其平均值，然后将该平均值作为趋势线中的一个点。例如，如果“周期”设置为 2，那么，头两个数据点的平均值就是移动平均趋势线中的第一个点。第二个和第三个数据点的平均值就是趋势线的第二个点，依此类推。
 
趋势线是数据趋势的图形表示形式，可用于分析预测问题。这种分析又称为回归分析。通过使用回归分析，可以将图表中的趋势线延伸至事实数据以外，预测未来值。例如，前面的图表使用预测未来四个季度的简单对数趋势线，清楚地表示未来的收入增长趋势。

那么，您可能会想：这些趋势线的可靠性有多大？答案涉及一个叫做 R 平方的概念 — 或者，更具体地说，是趋势线的 R 平方值（谈到数学了）。R 平方值是一个神奇的数字 — 在此情况下，是介于 0 和 1 之间的数字。
 
当趋势线的 R 平方值为 1 或者接近 1 时，趋势线最可靠。如果您用趋势线拟和数据，Excel 会根据公式，自动计算它的 R 平方值。如果您需要，还可以在图表中显示该值。请注意，特定类型的数据具有特定类型的趋势线。要获得最精确的预测，为数据选择最合适的趋势线非常重要。
 

线性趋势线：增长或降低速率比较稳定
对数趋势线：增长或降低幅度-开始比较快，逐渐趋于平缓
多项式趋势线：增长或降低的波动较多
乘幂趋势线：增长或降低的速度持续增加、且增加幅度比较恒定
指数趋势线：增长或降低的速度持续增加、且增加幅度越来越大
 

线性：线性趋势线是适用于简单线性数据集合的最佳拟合直线。如果数据点的构成的趋势接近于一条直线，则数据应该接近于线性。线性趋势线通常表示事件以恒定的比率增加或减少。
 
对数：如果数据一开始的增加或减小的速度很快，但又迅速趋于平稳，那么对数趋势线则是最佳的拟合曲线。
 
多项式:多项式趋势线是数据波动较大时使用的曲线。多项式的阶数是有数据波动的次数或曲线中的拐点的个数确定，方便的判定方式也可以从曲线的波峰或波谷确定。二阶多项式就是抛物线，二阶多项式趋势线通常只有一个波峰或波谷；三阶多项式趋势线通常有一个或两个波峰或波谷；四阶多项式趋势线通常多达3个。当然多项式形式的不定积分公式比较简单，求此类曲线下面积比较容易。
 
乘幂：乘幂趋势线是一种适用于以特定速度增加的数据集合的曲线。但是如果数据中有零或负数，则无法创建乘幂趋势线。
 
指数：指数趋势线适用于速度增加越来越快的数据集合。同样，如果数据中有零或负数，则无法创建乘幂趋势线。
 
移动平均：移动平均趋势线用于平滑处理数据中的微小波动，从而更加清晰地显示了数据的变化的趋势。（在股票、基金、汇率等技术分析中常用）