Operation Manual

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Kapitel 14: Statistik
14STATS.DOC Statistics Texas Instruments Inc Revised: 23/06/97 16:41 Printed: 24/06/97 17:31 Page 218 of 18
SinR
(sinusartige Regression) Bringt die Modellgleichung y=a¹sin(bx+c)+d mit den Daten in Über-
einstimmung; zeigt Werte für
a
,
b
,
c
und
d
an.
SinR
benötigt mindestens vier Datenpunkte und
mindestens zwei Datenpunkte pro Periodenlänge, um verfälschte Häufigkeitsschätzungen zu
v
ermeiden.
LgstR
(logistische Regression) Bringt die Modellgleichung a/(1+be
cx
)+d mit den Daten in Überein-
stimmung; zeigt Werte für
a
,
b
,
c
und
d
an.
P
2
Reg
(quadratische Regression) Bringt das Polynom 2. Grades y=ax
2
+bx+c mit den Daten in Über-
einstimmung; zeigt Werte für
a
,
b
und
c
an. Bei drei Datenpunkten ist die Gleichung ein
polynomer Ausgleich, bei vier oder mehr Datenpunkten eine polynome Regression.
P
2
Reg
benötigt mindestens drei Datenpunkte.
P
3
Reg
(Kubikregression) Bringt das Polynom 3. Grades y=ax
3
+bx
2
+cx+d mit den Daten in Überein-
stimmung; zeigt Werte für
a
,
b
,
c
und
d
an. Bei vier Datenpunkten ist die Gleichung ein poly-
nomer Ausgleich, bei fünf oder mehr Datenpunkten eine polynome Regression.
P
3
Reg
benötigt
mindestens vier Datenpunkte.
P
4
Reg
(Regression 4. Grades) Bringt das Polynom 4. Grades y=ax
4
+bx
3
+cx
2
+dx+e mit den Daten in
Übereinstimmung; zeigt Werte für
a
,
b
,
c
,
d
und
e
an. Bei fünf Datenpunkten ist die Gleichung
ein polynomer Ausgleich, bei sechs oder mehr Datenpunkten eine polynome Regression.
P
4
Reg
benötigt mindestens fünf Datenpunkte.
StReg
(Regressionsgleichung speichern) Fügt
StReg
in den Hauptbildschirm ein. Geben Sie eine
Gleichung Variablenname ein, und drücken Sie b. Die aktuelle Regressionsgleichung wird
in der Variablen gespeichert.
SinR
und
LgstR
werden nach
einer iterativen Methode der
kleinsten Quadrate berechnet.