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Esta página fue traducida del inglés usando IA. Puedes encontrar el original aquí.

Gráfico de líneas múltiples

Descripción

Crea un gráfico que muestra observaciones consecutivas de diferentes variables.

Entrada requerida

Cuadro de diálogo para gráficos de líneas múltiples

Seleccione las variables de interés y, opcionalmente, un filtro para incluir sólo casos particulares en el gráfico.

También puede ingresar una variable que contenga etiquetas para el eje X (por ejemplo, fechas).

Opciones

  • Transformación logarítmica : si los datos requieren una transformación logarítmica (por ejemplo, cuando los datos están sesgados positivamente), seleccione la opción Transformación logarítmica.
  • Solo casos completos : un caso (fila de la hoja de cálculo) solo se incluirá en el gráfico cuando haya datos disponibles para todas las variables.
  • Marcadores : marcan observaciones en el gráfico.
  • Línea de tendencia : opción para trazar una de las siguientes líneas de tendencia:
    • Línea de tendencia de media móvil : opción para trazar una línea de tendencia de media móvil para cada variable.
      Una línea de tendencia de media móvil suaviza las fluctuaciones de los datos para mostrar un patrón o tendencia con mayor claridad. Una línea de tendencia de media móvil utiliza un número específico de puntos de datos (establecido por la opción de ancho de ventana), los promedia y utiliza el valor promedio como un punto en la línea de tendencia. Si el ancho de ventana se establece en 3, por ejemplo, el promedio de los primeros 3 puntos de datos se utiliza como el primer punto en la línea de tendencia de media móvil. El promedio del segundo, tercer y cuarto punto de datos se utiliza como el segundo punto en la línea de tendencia, y así sucesivamente.
    • Suavizado LOESS : opción para trazar una línea de tendencia LOESS (Suavizado de Regresión Local). El grado de suavizado se controla mediante el intervalo (%), que es la proporción (expresada como porcentaje) del número total de puntos que contribuyen a cada valor ajustado local. Los valores mayores resultan en líneas de tendencia más suaves.
    • Curva de regresión isotónica :
      • en caso de que la tendencia de los datos sea creciente: una línea de forma libre ajustada que no disminuye en todas partes y se encuentra lo más cerca posible de las observaciones
      • en caso de que la tendencia de los datos sea decreciente: una línea de forma libre ajustada que no aumenta en todas partes y se encuentra lo más cerca posible de las observaciones
      La curva de regresión isotónica se estima utilizando el algoritmo de infractores adyacentes al grupo.

Ejemplo

Ejemplo de gráfico de líneas múltiples

Véase también

Enlaces externos