Texas Instruments TI-Nspire CAS Handbuch Seite 253

Σxy
•
• Korrelationskoeffizient, r
Jedes Element in
List1,List2
( ).
Lineare Regression (mx+b) (LinRegMx)
Die
lineare Regression (mx+b)
Least-Squares-Anpassung an die Daten an. Sie zeigt Werte für
(Steigung) und
b
Lineare Regression (a+bx) (LinRegBx)
Die
lineare Regression (a+bx)
Least-Squares-Anpassung an die Daten an. Sie zeigt Werte für
(y-Achsenabschnitt),
Median-Median-Linienregression (MedMed)
Die
Median-Median Linienregression
mittels Median-Median-Linientechnik (Resistant Line) an die Daten an,
indem sie die Summenpunkte x1, y1, x2, y2, x3, und y3 berechnet.
Median-Median
(y-Achsenabschnitt) an.
b
Quadratische Regression (QuadReg)
(quadratische Regression) passt das Polynom zweiten Grades
QuadReg
2
y=ax +bx+c an die Daten an. Sie zeigt Werte für
Datenpunkte ist die Gleichung eine Polynom-Anpassung; für vier oder
mehr Datenpunkte wird eine Polynom-Regression verwendet. Es werden
mindestens drei Datenpunkte benötigt.
Kubische Regression (CubicReg)
Die
kubische Regression
3 2
y=ax +bx +cx+d an die Daten an. Sie zeigt Werte für
Für vier Punkte ist die Gleichung eine Polynom-Anpassung; für fünf oder
mehr Punkte wird eine Polynom-Regression verwendet. Es werden
mindestens vier Punkte benötigt.
Regression vierter Ordnung, QuartReg
Die
Regression vierter Ordnung
4 3 2
y=ax +bx +cx +dx+e an die Daten an. Es zeigt Werte für
2
. Für fünf Punkte ist die Gleichung eine Polynom-Anpassung; für sechs
R
oder mehr Punkte wird eine Polynom-Regression verwendet. Es werden
mindestens fünf Punkte benötigt.
freqlist
ist die die Häufigkeit für jedes Datenpaar
passt die Modellgleichung y=mx+b mittels
(y-Achsenabschnitt) an.
passt die Modellgleichung y=a+bx mittels
(Steigung),
b
-Linie zeigt Werte für
passt das Polynom dritten Grades
2
und an.
r r
passt die Modellgleichung y=ax+b
(Steigung) und
a
passt das Polynom vierten Grades
Verwenden von Lists & Spreadsheet
m
a
2
, , . Für drei
a b c und R
, , ,
a b c d und R
, , ,
a b c d
2
.
,
e und
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