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15 [ , ] 1005 [ DT ]
20 [ , ] 1010 [ DT ] 25 [ , ] 1011 [ DT ]
30 [ , ] 1014 [ DT ]
Regressionskoeffizient A = 997,4
Regressionskoeffizient B = 0,56
Korrelationskoeffizient r = 0,982607368
Atmosphärischer Druck bei 18°C = 1007,48
Temperatur bei 1000 hPa = 4,642857143
Determinationskoeffizient = 0,965517241
Stichproben-Kovarianz = 35
Logarithmische, Exponential, Quadrat, und Inverse Regression
• Benutzen Sie die gleichen Tastenfolgen zur Anzeige der Ergebnisse wie bei der Linearen Regression.
• Die folgende Tabelle zeigt die Formeln für jeden Regressionstyp.
Logarithmische Regression
Exponential Regression
Quadrat Regression
Inverse Regression
Quadratische Regression
Die Formel für die Quadratische Regression ist: y = A + Bx +Cx
Beispiel:
yi
Xi
29
1,6
50
23,5
74
38,0
103
46,4
118
48,0
Bedienungsanleitung
y = A + B-In x
y = A •e
y = A • x
y= A+ B-• 1/x
Führen Sie die quadratische Regression um die Regressionsformel
Bedingungen für die Daten in der Nähe zu ermitteln. Weiter, verwenden
Sie die Regressionsformel, um die Werte zu schätzen für
Wert von y für xi = 16 und
19
[SHIFT] [S-VAR] [ ► ] [ ► ] [ 1 ]
[SHIFT] [S-VAR] [ ► ] [ ► ] [ 2 ]
[SHIFT] [S-VAR] [ ► ] [ ► ] [ 3 ]
18 [SHIFT] [S-VAR] [ ► ] [ ► ] [ ► ] [ 2 ]
1000 [SHIFT] [S-VAR] [ ► ] [ ► ] [ ► ] [ 2 ]
[SHIFT] [S-VAR] [ ► ] [ ► ] [ 3 ] [ x
[ ( ] [SHIFT] [S-SUM] [ ► ] [ 3 ]
[SHIFT] [S-SUM] [ 3 ]
x
[ SHIFT ] [ S-VAR ] [1]
[SHIFT] [S-VAR] [ ► ] [ 1 ] [ ) ]
[( ] [SHIFT] [S-SUM] [ 3 ]
-
(ln y;= In A + Bx)
B •.x
(ln.y = ln A+ B ln x)
B
2
(geschätzte) Wert von x für yi = 20
=
=
=
=
=
]
=
2
–
X
i
[ 1 ] [ ) ]
=
DE
(geschätzt)
21
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