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# Linee di tendenza

Le linee di tendenza possono essere aggiunte a tutti i tipi di grafici a due dimensioni, tranne a quelli a torta e quelli azionari.

Per accedere a questo comando...

Menu Inserisci - Linee di tendenza (Grafici)

Se inserite una curva di regressione a un grafico che utilizza categorie, tipo riga o colonna, allora i numeri 1, 2, 3, … sono utilizzati come valori x per calcolare la linea di tendenza. Per tali grafici, il tipo di grafico XY potrebbe essere il più adatto.

- Per inserire una linea di tendenza per una serie di dati, selezionatela nel grafico. Scegliete Inserisci - Linee di tendenza o fate clic col pulsante destro del mouse per aprire il menu contestuale e scegliere Inserisci linea di tendenza.

- Le linee valore medio rappresentano andamenti lineari particolari che mostrano il valore medio. Per inserire le linee valore per le serie di dati usare Inserisci - Linee valore medio.

  Se un elemento di una serie di dati è selezionato, questo comando funziona solo su quella serie di dati. Se nessun elemento è selezionato, questo comando funziona su tutte le serie di dati.

- Per eliminare una linea di tendenza o linea del valore medio, fate clic sulla linea e premete il tasto Canc.

La linea di tendenza è mostrata automaticamente nella legenda. Il suo nome può essere definito nelle opzioni della linea di tendenza.

La linea di tendenza ha lo stesso colore della serie di dati corrispondente. Per modificare le proprietà della linea, selezionate la linea di tendenza e sceglieteFormato - Formato selezione - Linea.

## Equazione della linea di tendenza e coefficiente di determinazione

Quando il grafico è in modo modifica, LibreOffice fornisce l'equazione della linea di tendenza e il coefficiente di determinazione R2, anche essi non vengono mostrati: fate clic sulla linea di tendenza per visualizzare le informazioni nella barra di stato.

Per visualizzare l'equazione della linea di tendenza, selezionare la linea di tendenza nel grafico, facendo clic col pulsante destro del mouse aprite il menu contestuale e scegliere the chart, right-click to open the context menu, and choose Inserisci equazione della linea di tendenza.

Per cambiare il formato dei valori (usate cifre meno significative o notazione scientifica), selezionate l'equazione nel grafico, fate clic col pulsante destro del mouse per aprire il menu contestuale e scegliete Formatta equazione della linea di tendenza - Numeri.

L'equazione predefinita usa x per la variabile dell'ascissa, e f(x) per quella dell'ordinata. Per modificare questi nomi, selezionate la linea di tendenza, scegliete Formato - Formato selezione – Tipo e digitate i nomi nelle caselle di modifica della Variabile del nome X e della Variabile del nome Y.

Per visualizzare il coefficiente di determinazione R2, selezionate l'equazione nel grafico, fate clic col pulsante destro del mouse per il menu contestuale e scegliete Inserisci R2.

Se l'intersezione viene forzata, il coefficiente di determinazione R2 non è calcolato allo stesso modo di quando si usa l'intersezione libera. I valori di R2 non possono essere confrontati con l'intersezione forzata o libera.

## Tipi di curve delle linee di tendenza

Sono disponibili i seguenti tipi di regressione:

- Linea di tendenza lineare: la regressione viene calcolata tramite l'equazione y=a∙x+b. L'intersezione b può essere forzata.

- Linea di tendenza polinomiale: la regressione viene calcolata tramite l'equazione y=Σi(ai∙xi). L'intersezione a0 può essere forzata. Deve essere indicato il grado del polinomiale (almeno 2).

- Linea di tendenza logaritmica: la regressione viene calcolata tramite l'equazione y=a∙ln(x)+b.

- Linea di tendenza esponenziale: la regressione viene calcolata tramite l'equazione y=b∙exp(a∙x). Questa equazione equivale a y=b∙mx con m=exp(a). L'intersezione b può essere forzata.

- Linea di tendenza potenziale: la regressione viene calcolata tramite l'equazione y=b∙xa.

- Linea di tendenza media mobile: la media mobile semplice viene calcolata con i precedenti valori y di n, laddove n è il periodo. Per questa linea di tendenza non è disponibile alcuna equazione.

## Limiti

Il calcolo della curva di regressione considera solo coppie di dati con i seguenti valori:

- Linea di tendenza logaritmica: sono considerati solo i valori x positivi.

- Linea di tendenza esponenziale: sono considerati solo i valori y positivi, eccetto se tutti i valori y sono negativi: la regressione seguirà dunque l'equazione y=-b∙exp(a∙x).

- Linea di tendenza potenziale: sono considerati solo i valori x positivi; sono considerati solo i valori y positivi, eccetto se tutti i valori y sono negativi: la regressione seguirà dunque l'equazione y=-b∙xa.

Dovete trasformare i vostri dati di conseguenza; è consigliabile lavorare su, e trasformare, una copia dei dati originali.

## Calcolare i parametri in Calc

Potete anche calcolare i parametri utilizzando le funzioni di Calc nel modo seguente.

### Equazione della regressione lineare

La regressione lineare segue l'equazione y=m*x+b.

m = PENDENZA(Dati_Y;Dati_X)

b = INTERCETTA(Dati_Y;Dati_X)

Calcola il coefficiente di determinazione da

r2 = RQ(Dati_Y;Dati_X)

Oltre a m, b e r2, anche la funzione matrice REGR.LIN fornisce statistiche aggiuntive per un'analisi della regressione.

### L'equazione di regressione logaritmica

La regressione logaritmica segue l'equazione y=a*ln(x)+b.

a = PENDENZA(Dati_Y;LN(Dati_X))

b = INTERCETTA(Dati_Y ;LN(Dati_X))

r2 = RQ(Dati_Y;LN(Dati_X))

### Equazione di regressione esponenziale

Per le linee di tendenza esponenziale avviene la trasformazione in un modello di tipo lineare. L'adattamento ottimale della curva è collegato al modello lineare e i risultati sono interpretati di conseguenza.

La regressione esponenziale segue l'equazione y=b*exp(a*x) o y=b*mx, le quali sono trasformate in ln(y)=ln(b)+a*x o ln(y)=ln(b)+ln(m)*x rispettivamente.

a = PENDENZA(LN(Dati_Y);Dati_X)

Le variabili per la seconda variazione vengono calcolate nel modo seguente:

m = EXP(PENDENZA(LN(Dati_Y);Dati_X))

b = EXP(INTERCETTA(LN(Dati_Y);Dati_X))

Calcola il coefficiente di determinazione da

r2 = RQ(LN(Dati_Y);Dati_X)

Oltre a m, b e r2, la funzione matrice REGR.LOG fornisce statistiche aggiuntive per l'analisi della regressione.

### Equazione di regressione potenziale

Per le curve di regressione potenziale il modello si trasforma in tipo lineare. La regressione potenziale segue l'equazione y=b*xa, che viene trasformata in ln(y)=ln(b)+a*ln(x).

a = PENDENZA(LN(Dati_Y);LN(Dati_X))

b = EXP(INTERCETTA(LN(Dati_Y);LN(Dati_X))

r2 = RQ(LN(Dati_Y);LN(Dati_X))

### Equazione di regressione polinomiale

Per le curve di regressione polinomiale il modello si trasforma in tipo lineare.

Create una tabella con le colonne x, 2, x3, … , xn, y fino al grado n desiderato.

Usate la formula =REGR.LIN(Dati_Y,Dati_X) con l'intervallo completo da x a xn (senza intestazioni) come Dati_X.

La prima riga del risultato REGR.LIN contiene i coefficienti della regressione polinomiale, col coefficiente di xn posizionato all'estrema sinistra.

Il primo elemento della terza riga del risultato REGR.LIN è il valore di r2. Consultare la funzione REGR.LIN per i dettagli sul suo uso corretto e una spiegazione degli altri parametri di risultato.

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Barre d'errore X/Y

Funzione REGR.LIN

Funzione REGR.LOG

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Funzione RQ