चलती - औसत - google - पत्रक

घातीय मूविंग एवरेज ईएमए डेटा सीरीज़ से शोर हटाने का एक तरीका है दुर्भाग्य से, ईएमए के लिए उपयोगी सीधी स्प्रेडशीट समर्थन अनुपस्थित है यह लेख इसमें शामिल समस्याओं की जांच करता है और एक स्प्रैडशीट में ईएमए जोड़ने के लिए एक लाइन फार्मूला समाधान प्रस्तावित करता है। एक्सपेन्नीय मूविंग एवरेज, एएमए, शोर निष्कासन, छनन, Google शीट्स, स्प्रेडशीट्स. सिंपल रूप से, स्प्रेडशीट में एक एक्सपेंलेनेबल मूविंग औसत को क्रियान्वित करना एक रिकर्सिव फॉर्मूला का उपयोग कर रहा है, अर्थात एक ऑटो प्रतिगामी एआर प्रक्रिया या एक अनंत आवेग प्रतिक्रिया IIR फ़िल्टर सूत्र निम्न एलएडी सीडीट xn 1 है - अल्फा सीडीट वाई एन-1 इस दृष्टिकोण के साथ कुछ समस्याएं हैं। ठीक से बोलना, यह एक चलती औसत नहीं है औसत चलती औसत एक परिमित लम्बाई स्लाइडिंग विंडो मानता है जिसके तहत डेटा भारित किया जा रहा है एक बढ़ती खिड़की है, एक स्लाइडिंग खिड़की नहीं है। पिछले मद का मतलब है कि औसत प्रत्येक एक डेटा नमूने को ध्यान में रखता है पिछले सूत्र में वास्तव में IIR फ़िल्टर लागू होता है इस तरह का औसत कभी भी मूल्य भूल नहीं है, हालांकि पुराने मूल्य निश्चित रूप से समय के साथ अप्रासंगिक हो जाते हैं यह विंडो पर नियंत्रण रखना अच्छा होगा जहां घातीय औसत होता है, खासकर जब कोई एक छोटी खिड़की का उपयोग करने का इरादा रखता है। यह अनुपस्थित मूल्यों के साथ ठीक से व्यवहार नहीं करता है स्प्रैडशीट, यह आंकड़ों के मूल्यों को याद रखना आम बात है और पिछले दृष्टिकोण से उन्हें अनुपलब्ध मूल्यों को शून्य में परिवर्तित करना असंभव रूप से औसत मूल्य को विकृत कर सकता है यदि कोई इस सूत्र को मूल श्रृंखला पैक करके श्रृंखला में लागू करने पर जोर देता है, तो वजन औसत प्रक्रिया में मूल्य समय के वास्तविक दूरी को प्रतिबिंबित नहीं करेगा जो इन नमूनों में हो। फ़ंक्शन औसत सीमा इस समस्या से निपटने में सक्षम है, क्योंकि यह हर नमूने पर समान औसत का उपयोग करती है, इसलिए यह केवल विभाजन की बात है गैर-रिक्त प्रविष्टियों की संख्या से योग, गैर-समान स्तर पर ईएमए जैसे, हमें ट्रैक रखने की जरूरत है कि कौन से वजन वास्तव में लागू है या अनुपलब्ध मूल्यों के कारण नहीं, एक सामान्यीकृत कारक को तदनुसार ठीक करना चाहिए. प्राल्पित समाधान। फ़ंक्शन SERIESSUM a, n, m, x को SERIESSUM a, n, m, x sum n xi a के रूप में परिभाषित किया गया है प्रस्तावित समाधान दो बार इस फ़ंक्शन का उपयोग करना है, पहले भारित की गणना करने के लिए योग, और फिर एक दूसरे बार वजन की राशि की गणना करने के लिए जहां डेटा गुम नहीं है अनुमान लगाते हैं। सेल एफ 1 में ज्यामितीय प्रगति अनुपात अल्फा शामिल हैं। C F2 में विंडो आकार n होता है। कॉलम बी में कच्चा डेटा होता है। वर्तमान सेल है बी 22.यह दावा है कि निम्नलिखित सूत्र ईएमए के सही मूल्य की गणना करेगा सीरिअसस्यू एफ 1, एफ 2, -1, क्वैकड एआरएआरएएफआरएमयूएल एन ऑफसेट बी 22, - एफ 2 1, 0, एफ 2, 1 सीरीस्यूम एफ 1, एफ 2, -1, क्यूकड एआरएरेफामुला क्वैकड कक्वैड एन इस्तान ऑफ़ ऑफसेट बी 23, - एफ 2 1, 0, एफ 2, 1 एण्ड इस अभिव्यक्ति का ब्योरा इस प्रकार है: OFFSET वर्तमान सेल, - एन 1, 0, एन, 1 का इस्तेमाल कई एन कोशिकाओं का उत्पादन करने के लिए किया जाता है, जिनमें से वर्तमान सेल पिछले एक है। ARRAYFORMULA N OFFSET डॉटस्क तर्कसंगत श्रृंखला के प्रत्येक तत्व के लिए N फ़ंक्शन को लागू करेगा, इस लापता डेटा कोशिकाओं में शून्य मानों के साथ एक नई श्रेणी उत्पन्न करने के लिए, SERIESSUM गैर-अनुपलब्ध मानों का उपयोग करेगा जैसे कि वे निकटवर्ती थे ARRAYFORMULA एन ISNUMBER ऑफ़सेट डॉट्स उन लोगों से बना एक श्रेणी उत्पन्न करेगा जहां डेटा गुम नहीं है और शून्य जहां डेटा गुम है। सूत्र का कुछ भार डेटा से परीक्षण किया गया है जिसके परिणामस्वरूप स्प्रैडशीट में औसत डेटा के साथ मूल आंकड़ों की साजिश है, और औसत डेटा तुलना के लिए ईएमए डेटा। एक स्पष्टीकरण सूत्र के लिए एक घातीय चलती औसत के सही गणना को प्राप्त किया गया है और सफलतापूर्वक Google शीट्स पर परीक्षण किया गया है प्रस्तावित फार्मूला, औसत समारोह के समान अनुपलब्ध मूल्यों से संबंधित होता है, जो विकृतियों के कारण होता है, लापता मूल्यों के स्थान पर शून्य या मूल श्रृंखला पैक करके उपयोग करके। मेरे पास Google डॉक्स स्प्रेडशीट है जहां उत्पादों को पंक्तियों और विशेषताओं के रूप में सूचीबद्ध किया गया है प्रत्येक उत्पाद के गुण को 1-10 के पैमाने पर रेट किया गया है मेरा अंतिम कॉलम एक है इन मूल्यों की औसत यानी औसत बी 2 डी 2 यह ठीक काम करता है यदि प्रत्येक विशेषता का वही वजन होता है। समस्या यह है कि मैं चाहता हूं कि प्रत्येक विशेषता को एक अलग वजन एफ या उदाहरण, Attr1 महत्वपूर्ण नहीं हो सकता है और केवल 50 के बराबर होना चाहिए, जबकि Attr3 बहुत महत्वपूर्ण है और 300 के लायक होना चाहिए। पहली पंक्ति का मूल्य होगा। जिसका उपयोग करके गणना की जा सकती है। जो, जैसा कि आप देख सकते हैं, कर सकते हैं अधिक विशेषताओं के रूप में प्रबंधन करना बहुत मुश्किल हो जाता है आदर्श रूप से, मैं एक ऐसे समाधान की तलाश कर रहा हूं जो गणनाओं में मदद करने के लिए अस्थायी कोशिकाओं को बनाने की आवश्यकता नहीं करता है। क्या कोई फ़ंक्शन या एक आम सम्मेलन में बनाया गया है जो मुझे इन भारित औसत की गणना करने में मदद कर सकता है। भारित औसत की गणना करने के लिए कोई फ़ंक्शन निर्मित नहीं है, यदि आप बहुत अधिक अस्थायी कोशिकाओं का उपयोग करने से बचने के लिए कस्टम फ़ंक्शन लिखना चाहते हैं तो यहां बताया गया है कि आप अपने लक्ष्य को कैसे प्राप्त कर सकते हैं। उपकरण स्क्रिप्ट पर जाएं स्क्रिप्ट संपादक कॉपी पेस्ट करें bellow code और इसे बचाओ। जहां बी 3 डी 3 आपके मूल्य हैं और बी 2 डी 2 आपके वज़न यह त्रुटि सबूत नहीं है केवल जांच यह सुनिश्चित करने के लिए है कि दोनों सरणियों की समान लंबाई है, लेकिन यह चाल करना होगा। ऊपर दिए गए उदाहरण में मैं कोशिश नहीं कर रहा वें से वज़न निकालने के लिए विशेषता का ई शीर्षक, लेकिन मैं उन्हें दूसरी पंक्ति बी 2 डी 2 से पढ़ रहा हूं ताकि हमारी ज़िंदगी आसान और स्पष्ट हो सके। यह फार्मूले के नतीजे को बदल नहीं रहा है यह केवल उसी पर प्रभाव डालता है जब आप दूसरे कक्ष में सूत्र को प्रतिलिपि कर रहे हैं सेल रेफरेंस के बाद का हिस्सा अधिक विवरण के लिए लिंक नहीं बदलेगा सेल E3 में एक बार फार्मूला लिखें और इसे अन्य पंक्तियों में कॉपी करें, इसे कार्रवाई में देखने के लिए कॉपी करें। 24 दिसंबर को 10 1 9 25. वजन में अलग से बी 2 डी 2 सूत्र को पढ़ने में सरल करता है ई 3 के लिए भारित औसत की गणना करते हुए E4 E5 के लिए प्रतिलिपि पेस्ट के ऊपर SUMPRODUCT जैसा दिखता है। बी 1 डी 1 से भार प्राप्त करने के लिए RegExExtract का उपयोग करना ARRAYFORMULA में एक सरल बदलाव अधिक जटिल अभिव्यक्ति iferror regexextract बी 1 डी 1, डी, 100 100 और E3 के लिए सूत्र E4 E5.NB के लिए प्रतिलिपि बन जाता है यह regexp बिना एट्रिब्यूट नामों की आवश्यकता होती है, तो AttrA, AttrB AttrC का उपयोग Attr1, Attr2 Attr3 के लिए करें। सरल भारित औसत के लिए , आप सिर्फ सेल वैल्यू कई बार जोड़ सकते हैं जैसे आप A1 को 75 और बी 1 होना चाहते हैं 25, आप औसत A1, A1, A1, B1 में डाल सकते हैं, खासकर आपके लिए, यह औसत बी 2, सी 2, सी 2, डी 1, डी 2, डी 2, डी 2, डी 2, डी 2, डी 2, जो बी 2 को सी 2 50 के आधे और डी 2 के रूप में 3x सी 2 300 के रूप में तौलना होगा। अधिक जटिल सामान मेरी वेतन ग्रेड से ऊपर है। उत्तर 1 9 सितंबर 16 को 21 22. 18 34 6 79 15 9. केवल दिए गए कार्यों का उपयोग करने में काफी आसान तरीका है। जहां ई सामग्री अंक की संख्या है और जी उन बिंदुओं का महत्व है। एक प्रवृत्ति प्रवृत्ति प्रवृत्ति डेटा श्रृंखला में प्रवृत्तियों का एक ग्राफिक प्रतिनिधित्व, जैसे कि एक लाइन बढ़ती हुई बिक्री का प्रतिनिधित्व करने के लिए ऊपर की तरफ महीनों की अवधि के दौरान ट्रेंडलाइन का प्रयोग भविष्यवाणी की समस्याओं के अध्ययन के लिए किया जाता है, जिसे प्रतिगमन विश्लेषण भी कहा जाता है या औसत चलती औसत चलती है एक डेटा श्रृंखला के कुछ हिस्सों से गणना की गई औसत का एक क्रम चार्ट में, चलती औसत डेटा में उतार-चढ़ाव को सुगम बनाता है, इस प्रकार पैटर्न या प्रवृत्ति को अधिक स्पष्ट रूप से किसी भी डेटा श्रृंखला डेटा श्रृंखला से संबंधित डेटा बिंदुओं में जोड़ा जा सकता है एक चार्ट में प्लॉट किए जाते हैं चार्ट में प्रत्येक डेटा श्रृंखला में एक अनूठा रंग या पैटर्न होता है और चार्ट किंवदंती में दर्शाया जाता है आप एक चार्ट में एक या अधिक डेटा श्रृंखला का प्लॉट कर सकते हैं पाई चार्ट्स में बिना किसी अस्थिर, 2-डी में केवल एक डेटा श्रृंखला होती है , क्षेत्र, बार, स्तंभ, रेखा, स्टॉक, एक्सई स्कैटर, या बुलबुला चार्ट। नोट: एक स्ट्रेलाइन को स्टैक्ड, 3-डी, रडार, पाई, सतह या डोनट चार्ट में डेटा श्रृंखला में नहीं जोड़ा जा सकता है। क्या आप चाहते हैं करो। चार्ट में प्रवृत्तियों और पूर्वानुमानों के पूर्वानुमान के बारे में जानें। टेंडरलाइन डेटा के रुझान को रेखांकन करने के लिए और भविष्यवाणी की समस्याओं का विश्लेषण करने के लिए उपयोग किया जाता है इस तरह के विश्लेषण को प्रतिगमन विश्लेषण प्रतिगमन विश्लेषण भी कहा जाता है पूर्वानुमान प्रतिगमन विश्लेषण के लिए उपयोग किए गए सांख्यिकीय विश्लेषण का एक रूप चर के बीच संबंध का अनुमान लगाता है ताकि एक दिए गए चर को एक या एक से अधिक अन्य पहलुओं से अनुमानित किया जा सके, प्रतिगमन विश्लेषण का उपयोग करके, आप वास्तविक डेटा से परे एक चार्ट में एक प्रवृत्ति का विस्तार कर सकते हैं भविष्य के मानों की भविष्यवाणी करने के लिए, उदाहरण के लिए, निम्न चार्ट एक सरल रेखा का उपयोग करता है बढ़ती आय की ओर एक प्रवृत्ति को स्पष्ट रूप से दिखाने के लिए आगे चार तिमाहियों की भविष्यवाणी कर रहा है। आप एक चल औसत औसत भी बना सकते हैं, जो आंकड़ों में उतार-चढ़ाव को कम करता है और पैटर्न या प्रवृत्ति को अधिक स्पष्ट रूप से दिखाता है। यदि आप चार्ट या डेटा श्रृंखला को बदलते हैं तो यह चार्ट के प्रकार को 3-D चार्ट में बदलकर या पिवोट चार्ट रिपोर्ट के दृश्य को बदलकर, उदाहरण के लिए संबंधित ट्रेंडलाइन का समर्थन नहीं कर सकता है PivotChart रिपोर्ट एक चार्ट जो डेटा का इंटरैक्टिव विश्लेषण प्रदान करता है, जैसे कि पिवोटटेबल रिपोर्ट आप दृश्य बदल सकते हैं डेटा के विभिन्न स्तरों को देखें, या फ़ील्ड को खींचकर और फ़ील्ड में आइटम दिखाकर या छुपाने के द्वारा चार्ट लेआउट को पुन: व्यवस्थित करें या संबद्ध PivotTable रिपोर्ट संबंधित PivotTable रिपोर्ट PivotTable रिपोर्ट जो पिवट चार्ट रिपोर्ट को स्रोत डेटा प्रदान करती है यह स्वचालित रूप से बनाई जाती है जब आप एक नया पिवोट चार्ट रिपोर्ट बनाएं जब आप किसी भी रिपोर्ट के लेआउट को बदलते हैं, तो दूसरे में भी ट्रेंडलाइन को बदलकर चार्ट पर दिखाई नहीं देगा। रेखा के लिए एक चार्ट के बिना टा, आप स्वत: भरण या सांख्यिकीय कार्यों में से एक का उपयोग कर सकते हैं जैसे कि GROWTH या TREND को सर्वोत्तम-फिट रैखिक या घातीय लाइनों के लिए डेटा बनाने के लिए। अपने डेटा के लिए सही ट्रेंडलाइन प्रकार चुनना.जब आप एक ट्रेंडलाइन जोड़ना चाहते हैं माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल में चार्ट, आप छह अलग-अलग प्रवृत्ति प्रतिगमन प्रकारों में से किसी भी का चयन कर सकते हैं आप जिस तरह के ट्रेंडलाइन का उपयोग करना चाहते हैं, उसका प्रकार निर्धारित करता है। एक ट्रेंडलाइन सबसे विश्वसनीय है जब इसकी आर-स्क्वेर्ड मान आर-स्क्वेर्ड मान A संख्या 0 से 1 के लिए यह पता चलता है कि ट्रेंडलाइन के अनुमानित मूल्यों को कितनी बारीकी से आपके वास्तविक डेटा के अनुरूप है एक ट्रेंडलाइन सबसे विश्वसनीय है जब इसकी आर-स्क्वेर्ड वैल्यू 1 या उसके निकट है 1 के रूप में जाना जाता है निर्धारण के गुणांक 1 या उसके निकट है 1 जब आप फिट होते हैं आपके डेटा पर एक ट्रेंडलाइन, एक्सेल स्वचालित रूप से अपने आर-स्क्वेर्ड मान की गणना करता है यदि आप चाहते हैं, तो आप इस चार्ट को अपने चार्ट पर प्रदर्शित कर सकते हैं। लाइनेर ट्रेंडलाइन। एक रैखिक ट्रेंडलाइन एक सबसे अच्छी फिट सीधी रेखा है, जिसका उपयोग सरल रेखीय डेटा के साथ किया जाता है आपका डेटा I रैखिक अगर इसके डेटा अंक में पैटर्न एक लाइन जैसा दिखता है, तो एक रैखिक ट्रेंडलाइन आमतौर पर दिखाती है कि स्थिर दर पर कुछ बढ़ रहा है या घट रहा है। निम्नलिखित उदाहरण में, एक रैखिक प्रवृत्ति दिखाती है कि रेफ्रिजरेटर की बिक्री लगातार 13 साल की अवधि में बढ़ी है कि आर-स्क्वेर्ड मूल्य 0 9036 है, जो डेटा के लिए लाइन का एक अच्छा फिट है। लोगारिदमिक ट्रेंडलाइन। एक लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन एक सबसे अच्छी फिट वक्र रेखा है जिसका उपयोग डेटा में परिवर्तन की दर बढ़ जाती है या जल्दी हो जाती है और उसके बाद के स्तर से एक लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन दोनों नकारात्मक और सकारात्मक मूल्यों का उपयोग कर सकते हैं। निम्नलिखित उदाहरण एक लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन का उपयोग करता है, जो एक निश्चित स्थान क्षेत्र में पशुओं की अनुमानित आबादी वृद्धि को स्पष्ट करता है, जहां जनसंख्या को जानवरों के लिए अंतरिक्ष के रूप में समतल किया गया था - सैक्वार्ड मान 0 9 407 है, जो डेटा के लिए लाइन का एक अपेक्षाकृत अच्छा फिट है। बहुपद ट्रेंडलाइन एक घुमावदार रेखा है जिसका इस्तेमाल डेटा में उतार चढ़ाव के दौरान किया जाता है यह usefu है एल, उदाहरण के लिए, बड़े डेटा सेट पर लाभ और हानियों का विश्लेषण करने के लिए बहुपद का क्रम आंकड़ों में उतार-चढ़ाव की संख्या से या वक्र में कितने झुकता पहाड़ियों और घाटियों के द्वारा निर्धारित किया जा सकता है ऑर्डर 2 बहुपयोगी ट्रेंडलाइन आमतौर पर है केवल एक पहाड़ी या घाटी आदेश 3 में आम तौर पर एक या दो पहाड़ियों या घाटियां हैं। ऑर्डर 4 आमतौर पर तीन से ऊपर हैं। निम्नलिखित उदाहरण एक ऑर्डर 2 बहुपदीय ट्रेंडलाइन को एक पहाड़ी दिखाती है जो स्पीड और गैसोलीन खपत के बीच के संबंध को स्पष्ट करने के लिए ध्यान दें कि आर-स्क्ववर्ड मान डेटा 94 9 7 है, जो डेटा के लिए लाइन का एक अच्छा फिट है। बिजली की प्रवृत्ति। एक शक्ति ट्रेंडलाइन एक घुमावदार रेखा है जो डेटा सेट के साथ प्रयोग की जाती है जो माप की तुलना करती है जो कि एक विशिष्ट दर से बढ़ जाती है उदाहरण के लिए, रेस कार का त्वरण 1-सेकंड के अंतराल पर यदि आप अपने डेटा में शून्य या नकारात्मक मानों को पावर ट्रेंडलाइन नहीं बना सकते हैं। निम्नलिखित उदाहरण में, एक्सेलेरेशन डेटा सेकंड में मीटर की दूरी की साजिश रचने से दिखाया जाता है प्रारंभिक रूप से बढ़ते हुए त्वरण को दर्शाता है कि आर-स्क्वेर्ड वैल्यू 0 9923 है, जो डेटा के लिए लाइन का लगभग पूर्ण सही है। एक्सपेनेंशनल ट्रेंडलाइन। एक एक्सपेंनेशन ट्राडलाइन एक घुमावदार रेखा है जिसका उपयोग डेटा के मूल्यों में वृद्धि या तेजी से बढ़ रहा है उच्च दर: यदि आपके डेटा में शून्य या नकारात्मक मूल्य शामिल हैं तो आप एक एक्सपोनेंशियल ट्रेंडलाइन नहीं बना सकते हैं। निम्न उदाहरण में, एक एक्सपोनेंशियल ट्रेंडलाइन का इस्तेमाल किसी ऑब्जेक्ट में कम से कम 14 कार्बन को स्पष्ट करने के लिए किया जाता है क्योंकि यह नोट है कि आर स्क्वेर्ड वैल्यू 1 , जिसका मतलब है कि लाइन पूरी तरह से डेटा को फिट करती है। औसत प्रवृत्ति वाले औसत चलती है। चलती औसत ट्रेंडलाइन आंकड़ों में उतार-चढ़ाव को स्पष्ट करता है एक पैटर्न या प्रवृत्ति को अधिक स्पष्ट रूप से दिखाने के लिए एक चल औसत औसत अवधि के आधार पर सेट किए गए डेटा बिंदुओं का उपयोग करता है, उनका औसत , और लाइन में एक बिंदु के रूप में औसत मूल्य का उपयोग करता है यदि अवधि 2 पर सेट है, उदाहरण के लिए, फिर पहले दो डेटा बिंदुओं का औसत चलती औसत प्रवृत्ति के पहले बिंदु के रूप में उपयोग किया जाता है दूसरे और तीसरे डेटा बिंदुओं के औसत को ट्रेंडलाइन में दूसरा बिंदु के रूप में प्रयोग किया जाता है, और इसी तरह। निम्न उदाहरण में, एक चलती औसत ट्रेंडलाइन 26-हफ्ते की अवधि के दौरान बेचे गए घरों की संख्या में एक पैटर्न दिखाती है। एक ट्रेंडलाइन जोड़ें चार्ट चार्ट चार्ट शीट में एक कार्यपुस्तिका में एक पत्रक जिसमें केवल एक चार्ट होता है एक चार्ट पत्र उपयोगी होता है जब आप वर्कशीट डेटा या एक PivotTable रिपोर्ट या एक एम्बेडेड चार्ट एम्बेडेड चार्ट से एक चार्ट या एक पिवोट चार्ट रिपोर्ट अलग से देखना चाहते हैं चार्ट जो एक अलग चार्ट शीट पर आधारित वर्कशीट पर रखा जाता है एंबेडेड चार्ट फायदेमंद होते हैं जब आप एक चार्ट या एक पीवोट चार्ट रिपोर्ट को उसके स्रोत डेटा या किसी अन्य सूचना के साथ एक वर्कशीट में देखना या प्रिंट करना चाहते हैं तो डेटा श्रृंखला डेटा सीरीज़ पर क्लिक करें, संबंधित डेटा बिंदु एक चार्ट में प्लॉट किए जाते हैं चार्ट में प्रत्येक डेटा श्रृंखला का एक अनूठा रंग या पैटर्न होता है और चार्ट किंवदंती में दर्शाया जाता है आप एक चार्ट में एक या एक से अधिक डेटा श्रृंखला का प्लॉट कर सकते हैं पाई चार्ट में केवल एक डेटा श्रृंखला होती है, जिसके लिए आप चाहते हैं एक ट्रैडलाइन या चलती औसत पर डीडी। चार्ट मेनू पर, ट्रेंडलाइन जोड़ें पर क्लिक करें। प्रकार टैब पर, प्रतिगमन प्रवृत्ति के प्रकार या इच्छित औसत चलती पर क्लिक करें। इस ट्रेंडलाइन विकल्प को ट्रेंडलाइन जोड़ें या ट्रांस्लाइन जोड़ें के विकल्प टैब पर उपलब्ध है संवाद बॉक्स। नोट: आर स्क्वेर्ड मान जिसे आप किसी ट्रेंडलाइन से प्रदर्शित कर सकते हैं, एक समायोजित आर-स्क्वेर्ड मान नहीं है, लॉगरिदमिक, पावर और एक्सपेंलेनेबल ट्रेंडलाइन के लिए, एक्सेल एक परिवर्तित प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करता है.यदि आप बहुपद प्रकार का चयन करें ऑर्डर बॉक्स में स्वतंत्र वैरिएबल। यदि आप औसत मूवमेंट का चयन करते हैं तो अवधि बॉक्स में चलती औसत की गणना के लिए उपयोग की जाने वाली समयावधि की संख्या। श्रृंखला बॉक्स के आधार पर चार्ट में सभी डेटा श्रृंखला को सूचीबद्ध करता है, जो कि प्रवृत्ति की सहायता करता है किसी अन्य श्रृंखला के लिए प्रवृत्ति, बॉक्स में नाम पर क्लिक करें, और उसके बाद आप जो विकल्प चाहते हैं, उसे चुनें। यदि आप चलती औसत को एक एक्सआई स्कैटर चार्ट में जोड़ते हैं, तो चलती औसत चार्ट में प्लॉट किए गए एक्स मानों के क्रम पर आधारित होती है। जी और जो परिणाम आप चाहते हैं, आपको चलती औसत जोड़ने से पहले एक्स मानों को सॉर्ट करना पड़ सकता है। एक ट्रेंडलाइन को हटा दें। चार्ट चार्ट चार्ट शीट पर एक कार्यपुस्तिका में एक शीट जिसमें केवल एक चार्ट होता है एक चार्ट पत्र उपयोगी होता है जब आप चाहें वर्कशीट डेटा या एक PivotTable रिपोर्ट से या चार्ट में एम्बेडेड चार्ट से एक चार्ट या एक पिवोट चार्ट रिपोर्ट को अलग से देखें चार्ट को देखने या प्रिंट करने के लिए एक अलग चार्ट शीट एंबेडेड चार्ट के बजाय एक चार्ट पर रखा गया चार्ट या अपने स्रोत डेटा या किसी अन्य सूचना के साथ एक पीवोट चार्ट रिपोर्ट एक कार्यपत्रक में क्लिक करें, जिसे आप निकालना चाहते हैं, और फिर DELETE दबाएँ। या फिर आप ट्रेंडलाइन पर राइट-क्लिक कर सकते हैं, और फिर साफ़ करें क्लिक करें। आप तुरंत एक ट्रेंडलाइन को निकाल सकते हैं संपादित करें मेनू पर पूर्ववत करें क्लिक करके, या CTRL Z दबाकर चार्ट में इसे जोड़ें।