एक प्रवृत्ति रेखा एक गणितीय समीकरण है जो दो चरों के बीच संबंध का वर्णन करती है। यह माप या परीक्षण द्वारा प्राप्त कच्चे डेटा से उत्पन्न होता है। सबसे सरल और सबसे आम प्रवृत्ति रेखा समीकरण रैखिक, या सीधी, रेखाएं हैं। एक बार जब आप दो चरों के बीच संबंध के लिए प्रवृत्ति रेखा समीकरण को जान लेते हैं, तो आप आसानी से अनुमान लगा सकते हैं कि दूसरे चर के किसी दिए गए मान के लिए एक चर का मान क्या होगा।
आपके द्वारा लिए गए या उस डेटा की सामान्य प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करने वाली रेखा के साथ एकत्रित किए गए डेटा सेट के आधार पर आपके पास पहले से ही एक ट्रेंडलाइन होनी चाहिए। फिर, आप भविष्यवाणियों पर आगे बढ़ सकते हैं।
यह सुनिश्चित करने के लिए अपने ट्रेंड लाइन समीकरण की जांच करें कि यह उचित रूप में है। एक रैखिक संबंध के लिए समीकरण इस तरह दिखना चाहिए: y = mx + b। "एक्स" है स्वतंत्र परिवर्तनशील और आमतौर पर वह होता है जिस पर आपका नियंत्रण होता है। "y" है आश्रित चर जो x की प्रतिक्रिया में परिवर्तित होता है।
अन्य दो अक्षर, एम और बी, वास्तविक संख्याओं के लिए खड़े हैं जो आपके डेटा के लिए विशिष्ट हैं, इसलिए आपकी प्रवृत्ति रेखा समीकरण में एम और बी के स्थान पर संख्यात्मक मान होंगे। विशेष रूप से, "एम" लाइन के ढलान को संदर्भित करता है और "बी" वाई-इंटरसेप्ट को संदर्भित करता है (वह मान जो आपको मिलता है जब x = 0 और रेखा वाई अक्ष को पार/अवरोधन करती है)।
समीकरण को फिर से लिखें और सामान्य प्रतीकों x और y को अपने चरों के वास्तविक नामों से बदलें। उदाहरण के लिए, यदि आपका समीकरण किसी व्यक्ति के रक्तचाप और उनके नमक सेवन के बीच संबंध के लिए था, तो नमक का सेवन स्वतंत्र चर और रक्तचाप निर्भर होगा। आपका समीकरण इस तरह दिखेगा: रक्तचाप = मी * नमक का सेवन + बी।
तय करें कि आप किन दो चरों की भविष्यवाणी करना चाहते हैं। आप दूसरे, भविष्य कहनेवाला, चर के लिए एक संख्या मान निर्दिष्ट करेंगे। तो रक्तचाप की भविष्यवाणी करने के लिए, आप नमक का सेवन उस भविष्यसूचक चर के रूप में चुनेंगे जिसे आप एक संख्या निर्दिष्ट करते हैं।
तय करें कि आप अपने भविष्य कहनेवाला चर के किस मूल्य पर अपनी भविष्यवाणी करना चाहते हैं। रक्तचाप के उदाहरण के मामले में, आप चुनेंगे कि आप किस स्तर पर नमक का सेवन रक्तचाप की भविष्यवाणी करना चाहते हैं।
यदि आवश्यक हो, तो समीकरण को पुनर्व्यवस्थित करें, ताकि आप जिस चर की भविष्यवाणी करना चाहते हैं वह समान चिह्न के एक तरफ अकेला हो। नमक के सेवन के दिए गए स्तर पर रक्तचाप की भविष्यवाणी करने के लिए आप समीकरण को रक्तचाप = m x नमक का सेवन + b के रूप में छोड़ देंगे। हालांकि, एक विशिष्ट रक्तचाप वाले व्यक्ति के नमक सेवन की भविष्यवाणी करने के लिए, आप समीकरण को नमक सेवन = (रक्तचाप - बी) मीटर में पुनर्व्यवस्थित करेंगे।
भविष्य कहनेवाला चर के चुने हुए संख्यात्मक मान को समीकरण में रखें। कैलकुलेटर का उपयोग करके, अन्य चर के अनुमानित मूल्य को खोजने के लिए समीकरण को हल करें।
एक ट्रेंडलाइन का उपयोग अक्सर डेटा प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है जो एक विशिष्ट और स्थिर दर पर बढ़ता या घटता है (कम से कम एक विशिष्ट समयरेखा के भीतर)। इसका मतलब है कि भविष्य में किसी चीज का क्या मूल्य होगा, इसका अनुमान लगाने के लिए एक ट्रेंडलाइन एक बेहतरीन उपकरण है; प्रवृत्ति रेखाएं और भविष्यवाणियां साथ-साथ चलती हैं।
कुछ उदाहरण जनसंख्या के आकार की भविष्यवाणी करने के लिए हो सकते हैं, एक समाधान में एक निश्चित अणु की मात्रा का अनुमान लगाने के लिए समय, या एक समीकरण बनाना जिसका उपयोग भविष्य में अन्य डेटा सेट के साथ समान जानकारी की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है।
