User manual - fx-3650P_3950P

I-32
u Coefficiente di correlazione r
u Coefficiente di regressione A
A = exp
( )
n
Σ
lny – B
.
Σx
u Coefficiente di regressione B
B =
n
.
Σx
2
–
(
Σx
)
2
n
.
Σx
ln
y
– Σx
.
Σ
lny
r
=
{n
.
Σx
2
–
(
Σx
)
2
}{n
.
Σ
(
ln
y
)
2
–
(
Σlny
)
2
}
n
.
Σx
ln
y
– Σx
.
Σ
lny
u Coefficiente di correlazione r
u Coefficiente di regressione A
A = exp
( )
n
Σ
ln y – B
.
Σ
ln x
u Coefficiente di regressione B
B =
n
.
Σ
(
ln
x
)
2
–
(
Σ ln x
)
2
n
.
Σ
ln x ln
y
– Σ
ln x
.
Σ
ln y
r
=
{ n
.
Σ
(
ln
x
)
2
–
(
Σ ln x
)
2
}{ n
.
Σ
(
ln
y
)
2
–
(
Σ ln y
)
2
}
n
.
Σ
ln x ln
y
– Σ
ln x
.
Σ ln y
u Coefficiente di correlazione r
u Coefficiente di regressione A
A =
n
Σy – B
.
Σx
u Coefficiente di regressione B
B =
n
.
Σx
2
–
(
Σx
)
2
n
.
Σxy – Σx
.
Σy
r
=
{n
.
Σx
2
–
(
Σx
)
2
}{n
.
Σy
2
–
(
Σy
)
2
}
n
.
Σxy – Σx
.
Σy
u Coefficiente di correlazione r
u Coefficiente di regressione A
A =
n
Σy – B
.
Σ
lnx
u Coefficiente di regressione B
B =
n
.
Σ
(
ln
x
)
2
–
(
Σlnx
)
2
n
.
Σ
(
ln
x
)y
– Σ
lnx
.
Σy
r
=
{n
.
Σ
(
ln
x
)
2
–
(
Σlnx
)
2
}{n
.
Σy
2
–
(
Σy
)
2
}
n
.
Σ
(
ln
x
)y
– Σ
lnx
.
Σy
2 Regressione logaritmica y = A + B
.
ln x
1 Regressione lineare y = A + Bx
3 Regressione esponenziale y = A
.
e
B
·
x
(ln y = ln A + Bx)
4 Regressione di potenza y = A
.
x
B
(ln y = ln A + B ln x)