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データの変動を滑らかにする近似曲線の計算方法を指定します。
• exponential = 0
方程式を使用して、ポイントによる最小二乗のフィットを計算します。
• linear = 1
線形方程式「y = mx + b」を使用して、ポイントによる最小二乗のフィットを計算します。
• logarithmic = 2
方程式「y = c ln x + b」を使用して、ポイントによる最小二乗のフィットを計算します。
• movingAverage = 3
データ系列の一部から計算された一連の平均値を使用します。 ポイント数は、系列内のポイントの総数から期間に指定された数を引いたものに等しくなります。
• polynomial = 4
方程式を使用して、ポイントによる最小二乗のフィットを計算します。
• power = 5
方程式を使用して、ポイントによる最小二乗のフィットを計算します。