So finden Sie eine Trendlinie/Regressionslinie in Google Tabellen

Eine Regressionslinie (auch Trendlinie oder Linie der besten Anpassung) ist eine Linie, die am besten zum Trend in einem bestimmten Datensatz „passt“.

Dieses Tutorial bietet ein Schritt-für-Schritt-Beispiel zum Erstellen einer Linie mit der besten Anpassung in Google Tabellen.

Schritt 1: Erstellen Sie den Datensatz

Lassen Sie uns zunächst einen gefälschten Datensatz erstellen, mit dem wir arbeiten können:

Schritt 2: Erstellen Sie ein Streudiagramm

Als Nächstes erstellen wir ein Streudiagramm, um die Daten zu visualisieren.

Markieren Sie zuerst die Zellen A2:B11 wie folgt:

Anschließend klicken Sie auf die Registerkarte Einfügen und dann Diagramm aus dem Dropdown - Menü klicken:

Google Tabellen fügt automatisch ein Streudiagramm ein:

Schritt 3: Fügen Sie die Linie der besten Anpassung hinzu

Doppelklicken Sie als Nächstes auf eine beliebige Stelle im Streudiagramm, um das Diagrammeditorfenster auf der rechten Seite aufzurufen:

Klicken Sie als Nächstes auf Serie. Scrollen Sie dann nach unten und aktivieren Sie das Kontrollkästchen neben Trendline und ändern Sie die Linienfarbe nach Belieben. Wir wählen Rot. Wählen Sie für Label Gleichung verwenden und aktivieren Sie dann das Kontrollkästchen neben R ² anzeigen.

Die folgende Trendlinie wird automatisch zum Diagramm hinzugefügt:

Wir können sehen, dass die Linie der besten Anpassung den Trend in den Daten ziemlich gut zu erfassen scheint.

Über dem Streudiagramm sehen wir, dass die Gleichung für diese Linie der besten Anpassung wie folgt lautet:

y = 2,8*x + 4,44

Das R-Quadrat für diese Linie ergibt sich zu 0,938. Dies weist darauf hin, dass 93,8% der Variation in der Antwortvariablen y durch die Prädiktorvariable x erklärt werden können.

Wir können auch die Gleichung für die Linie der besten Anpassung verwenden, um den geschätzten Wert von y basierend auf dem Wert von x zu finden . Wenn beispielsweise x = 3 ist, wird y auf 12,84 geschätzt:

y = 2,8*(3) + 4,44 = 12,84

Zusätzliche Ressourcen

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