추세선(Trend Lines)

wijmo.chart.analytics 모듈에는 다음과 같이 계열(Series) 클래스를 확장하여 데이터에 대한 추가 정보를 제공하는 클래스가 포함되어 있습니다 : 추세선(trend lines),이동 평균(moving averages), 오차 막대(error bars), 상자 및 폭포 플롯(box and waterfall plots), 함수 플롯(plots).

추세선(TrendLine) 클래스는 일반 계열(Series) 클래스를 확장하여 선택한 데이터와 매개변수를 기반으로 계산된 시리즈를 제공합니다. 여러 유형의 추세선이 지원되는데, 여기에는 다항식, 지수, 로그, 거듭제곱, 함수 추세를 나타내는 데이터를 근사화하는 푸리에(Fourier) 함수와 같은 회귀(regression) 추세선이 포함됩니다. 또한 직선을 그리는 선형, 최소, 최대, 평균과 같은 일부 비회귀 추세선도 지원합니다.

아래 단계에 따라 차트에 추세선을 추가할 수 있습니다.

1. 하나 이상의 추세선(TrendLine) 객체를 만듭니다.
2. 예를 들어 바인딩, 차트타입 및 스타일 속성을 설정하여 일반 계열(Series)와 같이 추세선(TrendLine) 객체를 구성합니다.
3. 추세선(TrendLine)의 fitType 및 order 속성을 설정하여 생성하려는 추세선 유형을 결정합니다. order 속성은 푸리에(Fourier) 및 다항식 유형에만 적용됩니다.

예시:

import * as chart from '@grapecity/wijmo.chart';
import * as analytics from '@grapecity/wijmo.chart.analytics';

// create a TrendLine and add it to the Chart series collection
var trendLine = new analytics.TrendLine();
trendLine.binding = 'y';
trendLine.style = { stroke: 'darkred', strokeWidth: 3 };
trendLine.fitType = 'Fourier';
trendLine.name = 'Fourier';
trendLine.order = 3;
trendLine.visibility = 'Visible';
myChart.series.push(trendLine);

지원되는 맞춤 유형:

• Linear: 데이터에 가장 근접한 직선 Y(x) = a *x + b.
• Exponential: 등식에 대한 회귀 적합성 Y(x) = a * exp(b*x).
• Logarithmic: 등식에 대한 회귀 적합성 Y(x) = a * ln(x) + b.
• Power: 등식에 대한 회귀 적합성 Y(x) = a * pow(x, b).
• Fourier: 등식에 대한 회귀 적합성 Y(x) = a + b * cos(x) + c * sin(x) + d * cos(2x) + e * sin(2x) + ...
• Polynomial: 등식에 대한 회귀 적합성 Y(x) = a * x^{n + b * x}n-1 + c * x^n-2 + ... + z.
• MinX: 최소 X 값
• MinY: 최소 Y 값
• MaxX: 최대 X 값
• MaxY: 최대 Y 값
• AverageX: 평균 X 값
• AverageY: 평균 Y 값

추세선(Trend Lines) 표시 옵션

TrendLine 클래스는 FlexChart의 계열(Series)처럼 지원됩니다. 아래 중 visibility 속성을 설정하여 행이 범례에 항목 표시 여부를 선택할 수 있습니다:

• Visible: 계열(Series)은 플롯과 범례에서 볼 수 있습니다.
• Plot: 계열(Series)은 플롯에서만 볼 수 있습니다.
• Legend: 계열(Series)은 범례에서만 볼 수 있습니다.
• Hidden: 계열(Series)은 숨겨져 있습니다.

범례 텍스트는 추세선(Trend Lines) 계열(Series)의 이름 속성을 사용하여 설정됩니다.

최소, 최대, 평균에 대한 기준선 표시

FlexChart __추세선(TrendLine)__은 데이터 세트를 기반으로 계산된 최소, 최대 또는 평균 값에서 정적, 기준선을 표시하는 데 사용할 수 있습니다. 표시할 축과 값에 따라 __fitType__을 MinX, MinY, MaxX, MaxY, AverageX 또는 AverageY로 설정합니다.