Texas Instruments TI-89 Benutzerhandbuch Seite 588

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.
Verwendet die Methode der kleinsten Quadrate und die
PowerReg
transformierten Werte ln(x) und ln(y), um an folgende
Modellgleichung anzugleichen:
b
y=ax
Verwendet die Methode der kleinsten Quadrate, um an
QuadReg
folgendes Polynom zweiten Grades anzugleichen:
2
y=ax +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:
4
y=ax +bx
Bei fünf Datenpunkten ist die Gleichung ein Polynom;
bei sechs oder mehr Datenpunkten ist sie eine
polynomische Regression. Es sind mindestens fünf
Datenpunkte erforderlich.
Verwendet die Methode der kleinsten Quadrate, um an
SinReg
folgende Modellgleichung anzugleichen:
y=a sin(bx+c)+d
3 2
+cx +dx+e
Anhang B: Referenz 571