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en: \<bookmark_value\>calculating;regression curves\</bookmark_value\>\<bookmark_value\>regression curves in charts\</bookmark_value\>\<bookmark_value\>trend lines in charts\</bookmark_value\>
ja: \<bookmark_value\>計算;回帰曲線\</bookmark_value\>\<bookmark_value\>グラフにおける回帰曲線\</bookmark_value\>\<bookmark_value\>グラフにおける傾向直線\</bookmark_value\>

en: The logarithm regression equation
ja: 対数回帰式

en: \<variable id=\"regression\"\>\<link href=\"text/schart/01/04050100.xhp\"\>Regression Curves\</link\>\</variable\>
ja: \<variable id=\"regression\"\>\<link href=\"text/schart/01/04050100.xhp\"\>回帰曲線\</link\>\</variable\>

en: The linear regression equation
ja: 直線回帰式

en: The power regression equation
ja: 累冪（両対数）回帰式

en: The exponential regression equation
ja: 対数回帰式

en: The polynomial regression equation
ja: 多項回帰式

en: Constraints
ja: 制約

en: or
ja: または

en: For a category chart (for example a line chart), the regression information is calculated using numbers 1, 2, 3, … as x-values. This is also true if your data series uses other numbers as names for the x-values. For such charts the XY chart type might be more suitable.
ja: カテゴリーデータを用いたグラフ（例：直線グラフ）の場合、xの値として、1, 2, 3...という整数順の数字を使って回帰式の計算を行います。意味のない数字を名目的にxの値に使っている場合も同様な計算が行われます。このようなグラフの場合、XYグラフを用いるのが最も適しています。

en: exponential regression: only positive y-values are considered,
ja: 対数回帰：yの値は正の値のみをとります。

en: You should transform your data accordingly; it is best to work on a copy of the original data and transform the copied data.
ja: このようにして、データを変換します。元のデータはそのまま残しておいて、コピーしたデータを使って作業することをお薦めします。

en:  For \<emph\>power regression\</emph\> curves a transformation to a linear model takes place. The power regression follows the equation \<item type=\"literal\"\>y=b*x^a\</item\> , which is transformed to \<item type=\"literal\"\>ln(y)=ln(b)+a*ln(x)\</item\>.
ja:  For \<emph\>累冪（両対数）回帰\</emph\> 曲線は直線モデルへ変換されます。塁冪（両対数）回帰は、 式 \<item type=\"literal\"\>ln(y)=ln(b)+a*ln(x)\</item\>（式\<item type=\"literal\"\>y=b*x^a\</item\>が対数変換された式）に従ったものになります。

en: Besides m, b and r² the array function \<emph\>LINEST\</emph\> provides additional statistics for a regression analysis.
ja: 回帰分析において、配列関数 \<emph\>LINEST\</emph\> を用いることによって、mとbとr²だけでなく追加の統計計算を行うことができます。

en: A regression curve is shown in the legend automatically.
ja: 回帰曲線は自動的に凡例に表示されます。

en: Create a table with the columns x, x², x³, … , xⁿ, y up to the desired degree n.
ja: x, x², x³, … , xⁿ, y という列のテーブルを作ってください。その際、xⁿのnは、任意の数字で構いません。

en: The \<emph\>logarithm regression\</emph\> follows the equation \<item type=\"literal\"\>y=a*ln(x)+b\</item\>.
ja: \<emph\>対数回帰\</emph\> は、式 \<item type=\"literal\"\>y=a*ln(x)+b\</item\>に従ったものになります。

en: To insert a regression curve for a single data series, select the data series in the chart and choose \<item type=\"menuitem\"\>Format - Object Properties - Statistics\</item\>.
ja: ある特定のデータ系列に回帰曲線を加えるには、グラフの中から対象のデータ系列を選択し、 \<item type=\"menuitem\"\>フォーマット - オブジェクト・プロパティ - 統計量\</item\> を選んでください。

en: \<link href=\"text/schart/01/04050000.xhp\"\>Statistics tab page\</link\>
ja: \<link href=\"text/schart/01/04050000.xhp\"\>統計タブのページへ\</link\>

en:  For exponential regression curves a transformation to a linear model takes place. The optimal curve fitting is related to the linear model and the results are interpreted accordingly.
ja:  指数回帰曲線は直線モデルへ変換されます。曲線適合法は線形モデルに関係しているので、その結果も線形モデルに従って解釈されます。

en: The first row of the LINEST output contains the coefficients of the regression polynomial, with the coefficient of xⁿ at the leftmost position.
ja: LINESTの結果の第1行は、多項回帰式の係数で、一番左がxⁿの係数です。

en: To insert regression curves for all data series double-click the chart to enter edit mode. Choose \<item type=\"menuitem\"\>Insert - Statistic\</item\>, then select the type of regression curve from No, Linear, Logarithm, Exponential, or Power regression.
ja: すべてのデータの回帰曲線を挿入するためには、グラフをダブルクリックして、編集モードに入ってください。\<item type=\"menuitem\"\>「挿入」 - 「統計」\</item\>を選び、次に、「いいえ」「直線」「対数」「指数」「累冪（両対数）」から回帰曲線のタイプを選んでください。

en: Besides m, b and r² the array function LOGEST provides additional statistics for a regression analysis.
ja: 回帰分析において、配列関数LOGESTを用いることによって、mとbとr²だけでなく追加の統計計算を行うことができます。

en: Calculate the coefficient of determination by
ja: 決定係数を次（の式）によって計算してください。

en: logarithm regression: only positive x-values are considered,
ja: 対数回帰：xの値は正の値のみをとります。

en: Regression curves can be added to all chart types except for Pie and Stock charts.
ja: 回帰曲線は、パイグラフと株価グラフ以外のすべてのグラフに加えることができます。

en:  The calculation of the regression curve considers only data pairs with the following values:
ja:  回帰曲線の計算には、次の値を持つデータだけが考慮されます。

en: %PRODUCTNAME doesn't show parameters of the regression curve inside the chart. You can calculate the parameters using Calc functions as follows.
ja: %PRODUCTNAME は、グラフ中の回帰曲線のパラメータを示していません。次のようなCalcの関数を用いてパラメータを計算することができます。

en: The first element of the third row of the LINEST output is the value of r². See the \<link href=\"text/scalc/01/04060107.xhp#Section8\"\>LINEST\</link\> function for details on proper use and an explanation of the other output parameters.
ja: LINEST の出力結果の第３列の最初の要素がr²です。LINEST 関数の正しい使い方の詳細と、他の出力パラメータの説明は、\<link href=\"text/scalc/01/04060107.xhp#Section8\"\>こちら\</link\> を参照してください。

en: If you insert a regression curve to a chart type that uses categories, like \<emph\>Line \</emph\>or \<emph\>Column, \</emph\>then the numbers 1, 2, 3, \<emph\>…\</emph\> are used as x-values to calculate the regression curve.
ja: \<emph\>折れ線グラフ \</emph\>や\<emph\>縦棒グラフ\</emph\>のようにカテゴリーデータを用いたグラフに回帰曲線を書き込む場合は、回帰曲線を計算するために、x の値として 1, 2, 3, ...という数字が（カテゴリーデータの代わりに）使われます。

en: Use the formula \<item type=\"literal\"\>=LINEST(Data_Y,Data_X)\</item\> with the complete range x to xⁿ (without headings) as Data_X.
ja: Data_Xの値として、x から xⁿ までの全ての範囲のデータ（見出しは含めません）を対象にして、公式\<item type=\"literal\"\>=LINEST(Data_Y,Data_X)\</item\>を使って計算します。

en: power regression: only positive x-values and positive y-values are considered.
ja: 塁冪（両対数）回帰：xとyの値はともに正の値のみをとります。
