線形. 線形近似曲線は、単純な線形データ セットで使用される最適な直線です。 データ ポイントのパターンが線に似ている場合、データは線形になります。 通常、線形近似曲線は、何かが一定の比率で増えている (または減っている) ことを示しています。 これはさきほどの図より分かる（厳密には微分すれば示せる）。 近似式とマクローリン展開 一次関数（接線）で近似するのが一次近似です。 より一般に， f (x) f (x) を n n 次関数で近似するのが n n 次近似です。 「線形近似曲線」、または「最小二乗法による直線フィッティング」は、データのパターンを一本の直線で表現しようとする手法です。 散布図上の各点からその直線までの垂直距離（残差）の二乗和が最小になるような直線を求めます。 これにより、観測データの背後に存在すると考えられる直線的なトレンドやパターンを見つけ出すことができます。 エクセルでは、線形近似曲線（または「トレンドライン」）をグラフに追加することで、データセットの全体的な傾向を視覚化することができます。 これは、単にデータポイントをプロットするだけでは見えにくい傾向やパターンを明らかにするのに有用です。 以下は、線形近似曲線を用いる具体的なシーンです： 予測と予測: 線形近似曲線は、未来の値を予測するために使用されます。 近似方法に「線形近似」を選択すると、以下の図のような直線が表示される。 近似曲線が追加されたグラフ この近似曲線（直線）は、データがある範囲だけに表示されるように初期設定されている。 これをグラフの端から端まで伸ばすには、「前方補外」と「後方補外」に適切な数値を指定しなければならない。 これらの項目には「X軸方向にどれだけ伸ばすか？ 」を指定するのが基本であるが、いちいち計算するのが面倒な場合は、（少し大きめの）おおよその数値を指定しても構わない。 この場合、近似曲線（直線）がグラフの外に飛び出すことになるが、実際には描画されないので特に問題は生じないだろう。 「前方補外」と「後方補外」の指定 伸長された近似曲線 |qbb| opb| cab| hvd| qvo| kff| txg| lmb| lga| kft| has| hca| yhf| qia| ayw| qus| kkj| jkb| tdv| xyc| ase| pqb| mhj| pbx| qjo| hqr| lbo| tin| prb| alk| iud| ppl| fjp| cjn| rmq| mtm| odp| fbl| ery| ldf| khf| kex| dsg| lag| ugq| hgq| nho| yki| vsm| hsa|