作者：乔山办公网日期：
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具体实例如下：
以下图中的数度据为例，来详细描述趋势线的计算方法。如图所示，图表中给出了某产品从7月1号，到7月8号的产量：
从图表中可以看出，由于这段时间内，产量的数值有波动，所有对于未来产量趋势的判断就很不明显，如果能给出一条预测的趋势线就有助于分析了。
添加趋势线的专步骤：
1、首先，单击图表中的红色走势线，使其处于选中状态。然后单击右键，紧接着单击出现的“添加趋势线”按钮，如下图所示：
2、执行完步骤1后会弹出“设计趋势线格式”的对话框
3、选择所需要的趋势线类型（包含有指数、线性、对数、多项式、幂、移动属平均6中线型），然后根据需要选择是否需要“设置截距”、是否需要“显示公式”、是否需要“显示R平方值”（R值平方值越大说明拟合的趋势线越精确）。
4、本例选择趋势线类型为“线性”，不“设置截距”，“显示公式”，“显示R平方值”。如下图所示：
5、选择好以后，单击“关闭”按钮，所得趋势线结果如下图所示，其中黑色直线即为趋势线，趋势线下方是趋势线的拟合公式和R平方值。
1、如下图，工作表中抄是一个普通的图表，在图表中增加一条趋势线。
2、选中图表，然百后依次点击【布局】-【趋势线】选项，在弹出的菜单中选择【线性预测趋势线】选项。
3、如下图，弹出【添加趋势线】对话度框。
4、在对话框中，选择【添加基于系列的趋势线】选项中的[销售知金额]作为基准，根据自己的图表要求进行选择。选好后点击【确定】按钮。
5、返回到工作表中，在原来的图基础上增加了一条道趋势线。
有两种判断方法：一是根据散点图进行估计，二是逐个模型尝试、知比较。如果比较不出来的话就选择用模型尝试。模型优劣的比较：一是直观地比较坐道标图中的点线匹配效果，二是比较模型的回拟合优度（R的平方 值）。只要模型的变量数目和参数数量一样，拟合优度一般具有可比性，尽管模型的形式不一样。：答拟合优度最高，点线的匹配效果最佳。
趋势线，或者比较普遍一点的名称:回归曲线
作用是已知一堆实验数据，或测量数据，又已知这些数据应该符合某个方程，又不可能测量出所有数据的时候
就可以对这些实验数据作回归分析，以求找到一个可以直接计算的方程式，对其他任意未经测量的数值进行计算，节省大量的测量时间。
比方说，知道细菌的繁殖符合指数曲线，又测试得到细菌在0秒,1秒,10秒,1分钟,10分钟，1小时时候的数目分别是xxxxxxx
问在 7秒, 23分59秒，或其他任意时间的细菌数目
这就要先靠测量数据，按指数模型回归出一个方程，然后就可以直接算任意时间的细菌数目，而不需要每一秒钟都测量一次
而不能用直线或多项式模型，因为细菌繁殖根本就不是按这些模型，所以不管这些模型的拟合结果多么好，都是错的！
micky829 说的不错，趋势线不是为了让最后出来的线条符合已知点，也不是让残差平方和最小，不然的话，你胡乱画一条歪歪斜斜的曲线，通过所有已知点，这样就跟原始数据最符合了，但是，这条线能说明什么？ 只能说明画这条线的人不老实！
未知数据应该符合什么模型的时候，可以按二楼所言，每个模型都试一试，不过千万记得，如果是多项式回归，那么不管回归结果多么好，都极有可能是错误的，最终得到的方程式，只能用于已知数据范围内的计算，而不能外推。
生产一般是几种模型的复合，因为涉及成本的因素很多7a64e58685e5aeb9366，
有的是直接的比例关系，如生产汽车多少辆，就要用钢材多少吨
有的是乘方的关系，如生产汽车多少辆，就要用管理人员多少名
有的是固定的成本，如生产汽车多少辆，需要的设计人员也是这么多。
有的是分段的增长关系，如生产汽车超过1万辆，就需要建新的工厂，否则无法完成。
也不是一个模型能够完全回归出来的，只能按不同的成本来源分别回归，然后加总.