Texas Instruments TI-89 Titanium Bedienungsanleitung Seite 1060

Regression Beschreibung
LnReg Verwendet die Methode der kleinsten Quadrate und
die transformierten Werte ln(x) und y, um an
folgende Modellgleichung anzugleichen:
y=a+b ln(x)
Logistic Verwendet die Methode der kleinsten Quadrate, um
an folgende Modellgleichung anzugleichen:
y=a/(1+b*e^(c*x))+d
MedMed Verwendet die Methode der Median-Median-
Geraden zur Berechnung der statistischen
Häufungspunkte x1, y1, x2, y2, x3 und y3, und
gleicht an folgende Modellgleichung an:
y=ax+b
wobei a die Steigung und b der y-Achsenabschnitt
ist.
PowerReg Verwendet die Methode der kleinsten Quadrate und
die transformierten Werte ln(x) und ln(y), um an
folgende Modellgleichung anzugleichen:
y=ax b
QuadReg Verwendet die Methode der kleinsten Quadrate, um
an folgendes Polynom zweiten Grades
anzugleichen:
y=ax 2 +bx+c
Bei drei Datenpunkten ist die Gleichung ein Polynom;
bei vier oder mehr Datenpunkten ist sie eine
polynomische Regression. Es sind mindestens drei
Datenpunkte erforderlich.
QuartReg Verwendet die Methode der kleinsten Quadrate, um
an folgendes Polynom vierten Grades
anzugleichen:
y=ax 4 +bx 3 +cx 2 +dx+e
Bei fünf Datenpunkten ist die Gleichung ein
Polynom; bei sechs oder mehr Datenpunkten ist
sie eine polynomische Regression. Es sind
mindestens fünf Datenpunkte erforderlich.
SinReg Verwendet die Methode der kleinsten Quadrate, um
an folgende Modellgleichung anzugleichen:
y=a sin(bx+c)+d
Anhang B: Technische Referenz 1058