Regresión

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Tendencia robusta

Función	Descripción	Ejemplo
`robust_trend()`	Ajusta una línea de tendencia de regresión robusta mediante la pérdida de Huber.	`robust_trend(avg:<METRIC_NAME>{*})`

El tipo más común de regresión lineal, los mínimos cuadrados ordinarios (MCO), puede verse muy influido por un pequeño número de puntos con valores extremos. La regresión robusta es un método alternativo para ajustar una línea de regresión; no está tan influenciada por ese pequeño número de valores extremos. Como ejemplo, consulta el siguiente gráfico.

La métrica original se muestra como una línea azul sólida. La línea discontinua morada es una línea de regresión de MCO, y la amarilla es una línea de regresión robusta. El pico de corta duración de la métrica hace que la línea de regresión de MCO tenga una tendencia al alza, pero la línea de regresión robusta ignora el pico y se ajusta mejor a la tendencia general de la métrica.

Línea de tendencia

Función	Descripción	Ejemplo
`trend_line()`	Ajusta una línea de regresión de mínimos cuadrados ordinarios a través de los valores de la métrica.	`trend_line(avg:<METRIC_NAME>{*})`

Por ejemplo:

La función sin(x) * x/2 + x, luego trend_line(sin(x) * x/2 + x), tiene la siguiente forma:

Constante por partes

Función	Descripción	Ejemplo
`piecewise_constant()`	Aproxima la métrica con una función por partes compuesta de segmentos de valor constante.	`piecewise_constant(avg:<METRIC_NAME>{*})`

Por ejemplo:

La función x, luego piecewise_constant(x), tiene la siguiente forma: