User Manual

Cantidad de elementos: n* / Valor medio: 𝑥
−
*, 𝑦
−
/ Varianza de la
población: σ
2
x
*, σ
2
y
/ Desviación estándar de la población: σ
x
*, σ
y
/
Varianza de la muestra: s
2
x
*, s
2
y
/ Desviación estándar de la muestra: s
x
*,
s
y
(Variable)  a ,  a 
Valor mínimo: min(x)*, min(y) / Valor máximo: max(x)*, max(y)
Cuando se ha seleccionado el cálculo estadístico de una variable:
(Min/Max) , 
Cuando se ha seleccionado el cálculo estadístico de dos variables:
(Min/Max)  a 
Primer cuartil: Q
1
* / Valor mediano: Med* / Tercer cuartil: Q
3
* (Solo para
cálculos estadísticos de una variable)
(Min/Max)  a 
Coecientes de regresión: a, b / Coeciente de correlación: r / Valores
estimados: 𝑥
, 𝑦
(Regression)  a 
Coecientes de regresión para regresiones cuadráticas: a, b, c / Valores
estimados:
𝑥
1
, 𝑥
2
, 𝑦
(Regression)  a 
• 𝑥
, 𝑥
1
, 𝑥
2
y 𝑦 son comandos del tipo que toman un argumento
inmediatamente antes de ellos.
Ej. 2: Introducir los datos de una sola variable x = {1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5},
usando la columna Freq para especificar la cantidad de repeticiones de
cada ítem {x
n
; freq
n
} = {1;1, 2;2, 3;3, 4;2, 5;1}, y calcular el valor medio.
(SETUP)(Statistics)(On)
(Select Type)(1-Variable)
12345
1232
(Variable)(𝑥
−
)
3
Ej. 3: Calcular los coeficientes de correlación de una regresión logarítmica
de los siguientes pares de datos de dos variables y determinar la fórmula
de regresión: (x, y) = (20, 3150), (110, 7310), (200, 8800), (290, 9310).
Especifique Fix 3 (tres posiciones decimales) para los resultados.
(SETUP)(Statistics)(Off)
(SETUP)(Number Format)(Fix)
(Select Type)(y=a+b･ln(x))
20110200290
3150731088009310
(Regression)(r)
0.998
(Regression)(a)
-3857.984
(Regression)(b)
2357.532
Cálculo de valores estimados
Basándose en la fórmula de regresión obtenida por el cálculo estadístico
de dos variables, el valor estimado de y se puede calcular para un valor x
dado. El valor de x correspondiente (dos valores, x
1
y x
2
, en el caso de
regresión cuadrática) también puede calcularse para un valor de y en la
fórmula de regresión.
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