선형 추세선(선형회귀, linear regression)은 독립변수 x를 사용해서 종속변수 y의 움직임을 예측하고 설명하는 그래프이다.
1. 데이터 불러온 뒤, 영역 지정하고 "메뉴" - "삽입" - "분산형"
① 데이터가 있는 셀을 지정(A3:B22)한 뒤, 메뉴에서 삽입을 누른다.
② 그래프 중에서 분산형 첫번째 그래프를 클릭하여 표현한다.
2. 데이터를 나타내는 한 점을 선택한 후, 마우스 오른쪽 버튼 클릭! 추세선 추가 클릭!
① 그래프에서 한 점을 클릭한 후, 마우스 오른쪽 버튼을 클릭한다.
② 마우스 오른쪽 버튼을 누르면 나오는 메뉴 중에서 "추세선 추가"를 클릭!
3. 추세선 서식에서 선형 클릭! 수식을 차트에 표시 클릭! R-제곱 값 차트에 표시 클릭!
① 추세선 서식에서 선형을 클릭한다!(우린 선형 추세선을 그릴거니까!)
② 그리고 하단에 "수식을 차트에 표시" 클릭! "R-제곱 값을 차트에 표시"를 클릭한다.
그려지는 선형 추세선은 각각의 데이터들로부터 Root Mean Squared Error(RMSE, 평균제곱근오차)가 최소가 되는 값을 이은 선이다. R2값이 1에 가까울수록 이 선형추세선이 데이터의 추세를 잘 설명하고
있다고 보면 된다. 내가 그은 선은 R2이 무려 0.9653이 나왔다. 1에 가까우니 데이터를 잘 설명하고 있는 추세선이라고 볼 수 있다.
이 선형추세선(선형회귀선)은 y=1.1542x+2.8667이므로 기울기는 1.15425이다.
이 선형추세선(선형회귀선)의 기울기를 함수로 구해보도록 하겠다!
① 선형추세선 기울기를 구하기 위해서 SLOPE라는 함수를 사용한다. =SLOPE(y값데이터,x값데이터)를
넣으면 된다. 나는 =SLOPE(B3:B22,A3:A22)를 넣었다.
② 계산 결과 나온 기울기는 1.154242424가 나왔다. 앞서 선형추세선에 표시된 기울기 1.15425와 일치하는 값이다. 잘 계산되었다!
