改变excel中“添加趋势线”的基本假设

我正在绘制一些源于stata回归的互动效应。 为了方便，我使用了excel。 数据是曲线的，我添加了一个多项式趋势线来最大化拟合。 我遇到的问题是趋势线函数似乎假设x值是1,2,3等等。 虽然在我的图中他们实际上是0,0.1,0.2等等。 由此产生的趋势线方程没有多大意义。

示例数据：X轴：

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 

Y轴：

 0.365794061 0.391834869 0.411805232 0.424622483 0.429572487 0.426375536 0.415212526 0.396708002 0.371872294 0.342010179 0.308607579 

这给出了一个-0.0036x^2 + 0.367x + 0.3336拟合数据（R ^ 2超过99％）的趋势线（多项式2） -0.0036x^2 + 0.367x + 0.3336 。 但是，这个等式不允许我正确计算最大值。

数据本身来自负二项回归，其中关键解释variablesx以线性和二次效应（创build曲线形状）存在，其中b1 = 0.783 and b2 = -0.953 。

所以有两个备选问题：

1）有没有一种方法可以修正，覆盖或规避趋势线所基于的优秀假设？

2）从负二项回归的系数中直接推导出曲线的实际形状是否有更好的方法？

谢谢，

西蒙

Answer 1

也许这将有助于：

如果您的Excel版本是2007或更高版本，则可以使用下面将要演示的TRENDfunction。

但要做到这一点graphics，首先使用您的xy坐标插入散点图; 添加一个多项式阶数2趋势线，并显示公式。 （我也对趋势线进行了格式化，使其可以被视觉化，因为它非常贴切：

然后将标签重新格式化为15位小数（Excel的精度限制），并将这些值复制/粘贴到工作表单元格中。

在A20中input一些在公式中使用的new_X值。 在公式中使用这些统计数据：

或者，仅仅使用TREND函数来获得二阶多项式，再次引用A20来表示new_X

 =TREND(B2:B12,A2:A12^{1,2},A20^{1,2}) 

最后，为了得到Y的最大值，使用Solver来最大化TREND公式所在的单元格，或者求和趋势线系数的单元格