Regressioni lineari con Google Docs

Visto l'aumento delle radiazioni in quel di Tokyo, nei grafici che ho pubblicato questa mattina ho deciso di inserire una regressione nel primo e una media nel secondo. A questo punto ecco un post bello e pronto per vedere come ho inserito le regressioni.
Una regressione lineare serve per determinare se tra due insiemi di dati sussiste una legge di tipo lineare, ovvero se i dati si distribuiscono intorno a una retta. Per fare questo Google Docs, nel documento di tipo Foglio Elettronico (Spreadsheet) fornisce alcuni strumenti. Prima di tutto i singoli comandi per calcolare la pendenza della curva:

SLOPE(Y_Data,X_Data)

e per calcolare il termine noto

INTERCEPT(Y_Data,X_Data)

Dove Y_Data è la colonna delle y e X_Data è la colonna delle x.
Per un'analisi statistica più accurata c'è a disposizione anche il seguente comando:

LINEST(Y_Data,X_Data,linear_type,stats)

Per ottenere una regressione lineare linear_type⁽¹⁾ va settato su 1; per avere anche una elaborazione statistica completa di errori e r² anche stats va settato su 1.
Per i grafici nella loro totalità, vedere l'etichetta riken sul mio tumblr.

Fonti:
Google Spreadsheet More with Formulas Line of Best Fit pt 3 of 3 (video su youtube)
Linear Regression in Google Docs

(1) Innanzitutto i possibili valori per entrambi i parametri sono 0 e 1. Nel caso in cui linear_type è settato su 0, almeno per quel che riguarda i dati del Riken, si ottiene un r² prossimo a zero e un'intercetta nulla e senza errore!