User manual - fx-7400GII_Soft

6-1313
Quadratische Regression
Modellfor mel .........
y = ax
2
+ bx + c
a
..........Zweiter Regressionskoeffizient
b .......... Erster Regressionskoeffizient
c .......... Konstanter Term des
Regressionskoeffizienten
(
y-Achsenabschnitt)
Kubische Regression
Modellfor mel .........
y = ax
3
+ bx
2
+ cx + d
a
..........Dritter Regressionskoeffizient
b .......... Zweiter Regressionskoeffizient
c .......... Erster Regressionskoeffizient
d .......... Konstanter Term des
Regressionskoeffizienten
(
y-Achsenabschnitt)
Quartische Regression
Modellfor mel .........
y = ax
4
+ bx
3
+ cx
2
+ dx + e
a
..........Vier ter Regressionskoeffizient
b .......... Dritter Regressionskoeffizient
c .......... Zweiter Regressionskoeffizient
d .......... Erster Regressionskoeffizient
e .......... Regressionskonstante (Schnittstelle mit der y-Achse, Absolutglied)
I Logarithmische Regression (quasilineare Regression)
Die logarithmische Regression beschreibt die abhängige Variable y als Logarithmusfunktion
von x. Die Standardformel für die logarithmische Regression lautet y = a + b × In x, so dass
bei einer Transformation von X = In x die Formel y = a + bX für die lineare Regression erhalten
wird (quasilineare Regression).
(CALC)(E)(Log)
(DRAW)
Nachfolgend ist die Modellformel für die logarithmische
Regression aufgeführt.
y = a + b·ln x
a
..............Regressionskonstante
b ..............Regressionskoeffizient
I Exponentielle Regression (quasilineare Regression)
Die exponentielle Regression beschreibt die abhängige Variable y als Exponentialfunktion
von x. Die Standardformel für die exponentielle Regression lautet y = a × e
bx
, so dass man
In y = In a + bx erhält, wenn beide Seiten der Modellgleichung logarithmiert werden. Falls man
dann Y = In y und A = In a setzt, erhält man die Formel Y = A + bx für die lineare Regression
(quasilineare Regression).
(CALC)(E)(Exp)
(
aeˆbx) oder (abˆx)
(DRAW)
Nachfolgend ist die Modellformel für die exponentielle
Regression aufgeführt.
y = a·e
bx
a ..............Regressionskoeffizient
b ..............Regressionskoeffizient des Exponenten