User manual - fx100MS_115MS_570MS_991MS

S-20
Valor medio: o*, p, Desviación estándar de la población: σ
x
*, σ
y
,
Desviación estándar de la muestra: s
x
*, s
y
o, σ
x
, s
x
............. 12(S-VAR) 1 a 3
p, σ
y
, s
y
.............12(S-VAR)e 1 a 3
Coeficientes de regresión: A, B, Coeficiente de correlación:
r
Coeficientes de regresión para regresiones cuadráticas: A, B, C
12(S-VAR)ee 1 a 3
Valores estimados:
m, n
Valores estimados para regresiones cuadráticas:
m
1
, m
2
, n
12(S-VAR)eee 1 a 2 (o 3)
• m, m
1
, m
2
e n no son variables. Son comandos del tipo que toman un
argumento inmediatamente antes de ellos. Vea “Cálculo de valores
estimados” para mayor información.
Nota: Si ha seleccionado realizar cálculos estadísticos de una sola
variable, podrá ingresar las funciones y comandos para realizar
cálculos de una distribución normal desde el menú que aparece al
ejecutar la siguiente operación de teclas: 13(DISTR). Vea los
detalles en “Realizar cálculos de una distribución normal”.
Calcular el valor medio (o) y la desviación estándar de la
población (σ
x
) de los siguientes datos: 55, 54, 51, 55, 53, 53,
54, 52
,,b(SD)
55 7 54 7 51 7 55 7 53 77 54 7 52 7
!c(S-VAR)b(o)=
53.375
!c(S-VAR)c(σ
x
)= 1.316956719
Calcular los coeficientes de correlación de una regresión
lineal y de una regresión logarítmica (r) de los siguientes
pares de datos bivariados y determinar la fórmula de
regresión de la correlación más fuerte: (
x, y) = (20, 3150),
(110, 7310), (200, 8800), (290, 9310). Especifique Fix 3 (tres
posiciones decimales) para los resultados.
NN2(REG)b(Lin)N
b(Fix)d
20 , 3150 7 110 , 7310 7
200 , 8800 7 290 , 9310 7
1c(S-VAR)eed(r)=
0.923
NNc(REG)c(Log)
20 , 3150 7 110 , 7310 7
200 , 8800 7 290 , 9310 7
1c(S-VAR)eed(r)=
0.998
1c(S-VAR)eeb(A)= −3857.984
1c(S-VAR)eec(B)= 2357.532
Fórmula de regresión logarítmica:
y = –3857,984 + 2357,532lnx
1
2