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Kapitel 14: Statistik
SinR und LgstR werden nach
einer iterativen Methode der
kleinsten Quadrate berechnet.
SinR
(sinusartige Regression) Bringt die Modellgleichung y=a¹sin(bx+c)+d mit den Daten in Über-
einstimmung; zeigt Werte für
mindestens zwei Datenpunkte pro Periodenlänge, um verfälschte Häufigkeitsschätzungen zu
vermeiden.
LgstR
(logistische Regression) Bringt die Modellgleichung a/(1+be
stimmung; zeigt Werte für
P
2
Reg
(quadratische Regression) Bringt das Polynom 2. Grades y=ax
einstimmung; zeigt Werte für
polynomer Ausgleich, bei vier oder mehr Datenpunkten eine polynome Regression.
benötigt mindestens drei Datenpunkte.
3
P
Reg
(Kubikregression) Bringt das Polynom 3. Grades y=ax
stimmung; zeigt Werte für
nomer Ausgleich, bei fünf oder mehr Datenpunkten eine polynome Regression.
mindestens vier Datenpunkte.
4
P
Reg
(Regression 4. Grades) Bringt das Polynom 4. Grades y=ax
Übereinstimmung; zeigt Werte für
ein polynomer Ausgleich, bei sechs oder mehr Datenpunkten eine polynome Regression.
P
4
Reg
benötigt mindestens fünf Datenpunkte.
StReg
(Regressionsgleichung speichern) Fügt
Gleichung Variablenname ein, und drücken Sie b. Die aktuelle Regressionsgleichung wird
in der Variablen gespeichert.
a
,
b
,
c
und
d
an.
SinR
benötigt mindestens vier Datenpunkte und
a
,
b
,
c
und
d
an.
,
und
an. Bei drei Datenpunkten ist die Gleichung ein
a
b
c
3
a
,
b
,
c
und
d
an. Bei vier Datenpunkten ist die Gleichung ein poly-
a
,
b
,
c
,
d
und
e
an. Bei fünf Datenpunkten ist die Gleichung
StReg
in den Hauptbildschirm ein. Geben Sie eine
cx
)+d mit den Daten in Überein-
2
+bx+c mit den Daten in Über-
2
+bx
+cx+d mit den Daten in Überein-
3
P
Reg
4
3
2
+bx
+cx
+dx+e mit den Daten in
2
P
Reg
benötigt
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