추세선은 두 변수 간의 관계를 설명하는 수학적 방정식입니다. 측정 또는 테스트를 통해 얻은 원시 데이터에서 생성됩니다. 가장 간단하고 가장 일반적인 추세선 방정식은 선형 또는 직선입니다. 두 변수 간의 관계에 대한 추세선 방정식을 알고 나면 한 변수의 값이 다른 변수의 주어진 값에 대해 어떻게 될지 쉽게 예측할 수 있습니다.
데이터의 일반적인 추세를 나타내는 선과 함께 가져 오거나 수집 한 데이터 세트를 기반으로하는 추세선이 이미 있어야합니다. 그런 다음 예측으로 이동할 수 있습니다.
추세선 방정식이 올바른 형식인지 확인하십시오. 선형 관계에 대한 방정식은 y = mx + b와 같아야합니다. "x"는 독립적 인 일반적으로 제어 할 수있는 변수입니다. "y"는 매달린 x에 대한 응답으로 변하는 변수.
다른 두 글자 인 m과 b는 데이터에 특정한 실제 숫자를 나타내므로 추세선 방정식은 m과 b 대신 숫자 값을 갖게됩니다. 특히 "m"은 선의 기울기를 나타내고 "b"는 y 절편을 나타냅니다 (x = 0이고 선이 y 축을 교차 / 절편 할 때 얻는 값).
방정식을 다시 작성하고 일반 기호 x와 y를 변수의 실제 이름으로 바꿉니다. 예를 들어, 당신의 방정식이 사람의 혈압과 소금 섭취량 사이의 관계에 대한 것이라면, 소금 섭취량은 독립 변수이고 혈압은 의존적입니다. 방정식은 다음과 같습니다. 혈압 = m * 소금 섭취량 + b.
두 변수 중 예측할 변수를 결정하십시오. 다른 예측 변수에 숫자 값을 할당합니다. 따라서 혈압을 예측하려면 숫자를 할당하는 예측 변수로 소금 섭취를 선택합니다.
예측할 예측 변수의 값을 결정하십시오. 혈압 예의 경우 혈압을 예측할 염분 섭취 수준을 선택합니다.
필요한 경우 방정식을 다시 정렬하여 예측하려는 변수가 등호의 한쪽에만 있도록합니다. 주어진 소금 섭취 수준에서 혈압을 예측하려면 방정식을 혈압 = m x 소금 섭취량 + b로 남겨두면됩니다. 그러나 특정 혈압을 가진 사람의 소금 섭취량을 예측하려면 방정식을 Salt Intake = (Blood Pressure-b) ÷ m으로 재 배열합니다.
예측 변수의 선택한 숫자 값을 방정식에 대입합니다. 계산기를 사용하여 방정식을 풀고 다른 변수의 예측 값을 찾으십시오.
추세선은 특정 일정 속도로 (적어도 특정 타임 라인 내에서) 증가 또는 감소하는 데이터를 표시하는 데 가장 자주 사용됩니다. 즉, 추세선은 미래에 어떤 가치가 있을지 예측할 수있는 훌륭한 도구입니다. 추세선과 예측은 밀접한 관련이 있습니다.
일부 예는 모집단 크기를 예측하고 솔루션에서 특정 분자의 양을 예측하는 것입니다. 다른 데이터 세트와 유사한 정보를 예측하기 위해 미래에 사용할 수있는 방정식을 작성합니다.
