Bài viết: Đường xu hướng trong biểu đồ

[kyo]

Đường xu hướng trong biểu đồ


Trong các bài toán, bạn sẽ thường xuyên thấy một số biểu đồ có đường xu hướng. Đường xu hướng là một đường được tạo nên từ một công thức toán học chung sao cho khả năng đại diện cho tất cả các điểm dữ liệu trên biểu đồ là chính xác nhất có thể. Đó là một đường dự báo dựa trên những dữ liệu hiện tại, khái quát hóa thành biểu thức và giúp bạn dự báo tương lai dựa trên biểu thức đó với xác suất chính xác là một tỷ lệ %. Bạn có thể hiểu khái niệm này nếu biết về phương trình hồi quy, vốn cũng là một đường thẳng dự báo được sử dụng rất nhiều trong kinh tế học và thống kê.

Đường xu hướng trong Excel có thể được thêm ở trên các biểu đồ hai hướng (hai trục) và đó là biểu đồ không cộng dồn, bao gồm: biểu đồ khu vực, cột, đường, cổ phiếu, bong bóng,… Và dĩ nhiên, nó sẽ không dùng được cho biểu đồ ba hướng, biểu đồ lớp và radar, bánh, bề mặt,…

Một ví dụ đơn giản tôi có một biểu đồ như sau:

Bây giờ tôi muốn thêm đường xu hướng vào. Tôi sẽ bấm chuột phải vào điểm dữ liệu bất kỳ trên biểu đồ -> Add Trendlines.

Vậy là bạn đã có một đường xu hướng rồi đó.

Mặc định của Excel khi thêm đường xu hướng là đường thẳng, do đó, nhiều khi bạn cũng tự hỏi rằng, liệu đây có phải là đường thẳng dự báo chính xác mà bạn có thể sử dụng hay không?

Trước tiên, chúng ta sẽ làm quen một chút với các đường xu hướng khác mà Excel cung cấp. Bạn có thể nhìn thấy thông qua Format của đường xu hướng. Bạn có thể thử nghiệm với tất cả các phương trình trên, bạn sẽ có các đường xu hướng khác nhau như sau:

- Exponential: Đây là phương trình hàm e mũ x: y = c *e ^(b * x)
- Linear: Đây là phương trình đường thẳng: y = a*x + b
- Logarithmic: Đây là phương tirnh2 hàm ln: y = (c * LN(x)) + b
- Polynomial: Đây là phương trình đa thức bậc n: y = (c2 * x^2) + (c1 * x ^1) + b
- Power: Đây là phương trình hàm số mũ ax mũ b: y=c*x^b

Tuy vậy, để biết được phương trình nào là phù hợp nhất, bạn cần biết thông số R2. Đây là thông số thể hiện dữ liệu của bạn đại diện được bao nhiêu % với phương trình bạn đang có. Nói một cách dễ hiểu hơn, đây là tỷ lệ thể hiện độ chính xác hay độ phù hợp của phương trình với dữ liệu của bạn là bao nhiêu %. Đây là một con số khá quan trọng, nhất là trong lĩnh vực dự báo, nó đòi hỏi con số này phải có tỷ lệ % trên 80% thì phương trình này mới có thể được sử dụng để dự báo tương lai. Còn ngược lại, phương trình xu hướng này sẽ là không phù hợp, và bạn sẽ cần tìm một yếu tố khác có sức ảnh hưởng tốt hơn, có khả năng dự báo cao hơn để dự báo.

Bạn có thể bật để xem thông số này thông qua đánh dấu chọn Display R-squared value on chart trong Format Trendline.

Như hình dưới đây, bạn sẽ thấy R2 = 7%, một con số quá thấp.

Hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn phần nào trong việc tìm kiếm khả năng dự báo của dữ liệu. Chúc bạn thành công.

Một số bài viết có liên quan:
1/ Biểu đồ 3 trục
2/ [VIDEO] Hướng dẫn cách tạo PivotTable
3/ Bẫy AVERAGE trong PivotTable
4/ 8 thủ thuật trong VBE bạn nên biết
5/ Áp dụng kỹ thuật Conditional Formatting cho biểu đồ
6/ Loại bỏ GETPIVOTDATA mà không cần tắt nó
7/ 3 cách đơn giản nhất để lọc danh sách duy nhất
8/ Tạo nhiều Subtotal trong PivotTable
9/ Hướng dẫn đơn giản cách lựa chọn kiểu biểu đồ phù hợp với dữ liệu của bạn
10/ Kích hoạt macro từ nút bấm ngoài bảng tính