Felhasználói Útmutató

Eredmények:
3. példa:
Így tudja kiszámítani a lineáris regressziós és logaritmikus
regressziós korrelációs együtthatókat az alábbi két változós adatoknál és
meghatározni a regressziós képletet a legerősebb korrelációnál: (x, y) =
(20, 3150), (110, 7310), (200, 8800), (290, 9310). Adja meg a Fix 3 (három
tizedesjegy) opciót az eredményekhez.
fx-82ES PLUS/fx-85ES PLUS/fx-350ES PLUS:
(SETUP) (STAT) (OFF)
fx-95ES PLUS: (SETUP) (STAT)
(OFF)
(SETUP) (Fix)
(STAT) (A+BX)
20 110 200 290
3150 7310 8800 9310
(STAT) (Reg) (r)
0,923
(STAT) (Type) (ln X)
(STAT) (Reg) (r)
0,998
(STAT) (Reg) (A) -3857,984
(STAT) (Reg) (B) 2357,532
Lineáris regressziós korrelációs együttható: 0,923
Logaritmikus regressziós korrelációs együttható: 0,998
Logaritmikus regressziós képlet: y = -3857,984 +
2357,532lnx
Becsült értékek számítása
A két változós statisztikai számítással kapott regressziós képlet alapján
kiszámítható az y becsült értéke a megadott x-értéknél.
De ki lehet számítani a megfelelő x-értéket is (két értéket, x
1
és x
2
négyzetes regresszió esetén) a regressziós képletben szereplő y értéknél.
4. példa: Az x becsült értékének kiszámítása, ha a 3. példában szereplő
adatok logaritmikus regressziója által meghatározott regressziós
képletben y
= -130. Adja meg a Fix 3 opciót az eredményhez. (Végezze el
az alábbi műveletet, miután végzett a 3. példa műveleteivel.)
130 (STAT) (Reg) (xˆ)
4,861
Fontos!
• A regressziós tényező, korrelációs együttható és becsült érték kiszámítása
meglehetősen sokáig eltarthat, ha nagyszámú adattétel fordul elő a számításban.
43