Um gráfico de linha, também conhecido como gráfico de linha, gráfico de linha ou gráfico de curvas, mostra dados como uma sequência de marcadores vinculados por segmentos de linha reta. É um gráfico simples que é usado em uma variedade de áreas. Os pontos de medição são classificados e conectados por segmentos de linha reta, semelhantes a um gráfico de dispersão.

Como um gráfico de linha é frequentemente usado para ilustrar um padrão nos dados em intervalos – uma série temporal – a linha geralmente é desenhada cronologicamente. Eles são conhecidos como gráficos de execução nessas situações.

Francis Hauksbee, Nicolaus Samuel Cruquius, Johann Heinrich Lambert e William Playfair geralmente são atribuídos a alguns dos primeiros gráficos de linha conhecidos.

Os dados obtidos de estudos são frequentemente representados usando gráficos nas ciências experimentais. Por exemplo, se os dados em um tempo em diferentes períodos foram coletados, os dados poderiam ser mostrados usando um dados: isso:

As tabelas são um método fantástico para exibir números precisos, mas nem sempre são a melhor maneira de compreender os padrões que esses valores refletem. Devido a essas características, a exibição da tabela às vezes é confundida erroneamente com os dados, enquanto na verdade é apenas mais uma representação dos dados.

Produzir um gráfico ou gráfico de linha de velocidade versus tempo pode entender o processo representado pelos dados na tabela. O gráfico à direita ilustra essa visualização.

Uma matemática que representa a tendência de melhor ajuste dos dados dispersos é frequentemente sobreposta aos gráficos. Essa camada é chamada de camada de melhor ajuste, e o gráfico que o contém é chamado de gráfico de linha.

É simples criar uma camada “best-fit”, conectando pontos de dados próximos a um conjunto de segmentos de linha; No entanto, tal “melhor ajuste” raramente é uma representação precisa da tendência dos dados de dispersão subjacente.

As descontinuidades na inclinação do melhor ajuste são extremamente improváveis ??de coincidir perfeitamente com os locais dos resultados da medição.

Apesar do fato de que o erro experimental nos dados é extremamente improvável de ser insignificante, a curva cai perfeitamente em cada um dos pontos de dados.

A camada de melhor ajuste pode destacar as tendências nos dados em qualquer um dos cenários. Medições visuais do gradiente ou área sob a curva também podem ser feitas, levando a inferências ou descobertas adicionais da tabela de dados.

Uma camada de melhor ajuste real deve representar uma função matemática contínua cujos parâmetros são gerados usando uma técnica de minimização de erro apropriada que pesa corretamente o erro nos valores dos dados. Os recursos de ajuste de curva são comumente encontrados em aplicativos e planilhas gráficos. Equações lineares simples para curvas quadráticas, polinomiais, exponenciais e periódicas mais complicadas são exemplos de curvas de melhor ajuste.
Download da linha de linha PNG Images Transparent Gallery.