Regresiones - Texas Instruments TI-89 Titanium Manual De Uso

Regresiones

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Regresiones Regresiones
Regresión Descripción
CubicReg Utiliza el algoritmo de mínimos cuadrados para
ajustar los datos al polinomio de tercer grado:
y=ax 3 +bx 2 +cx+d
Con cuatro puntos de datos, la ecuación es un
ajuste polinómico; con cinco o más puntos, la
ecuación es una regresión polinómica. Se requiere
un mínimo de cuatro puntos de datos.
ExpReg Utiliza el algoritmo de mínimos cuadrados y los
valores transformados x e ln(y) para ajustar los
datos a una ecuación del tipo:
y=ab x
LinReg Utiliza el algoritmo de mínimos cuadrados para
ajustar los datos a una ecuación del tipo:
y=ax+b
donde a es la pendiente y b es la ordenada en el
origen.
LnReg Utiliza el algoritmo de mínimos cuadrados y los
valores transformados ln(x) e y para ajustar los
datos a una ecuación del tipo:
y=a+b ln(x)
Logistic Utiliza el algoritmo de mínimos cuadrados para
ajustar los datos a una ecuación del tipo:
y=a/(1+b * e^(c * x))+d
MedMed Utiliza la recta mediana a mediana para calcular los
puntos de resumen x1, y1, x2, y2, x3 e y3, y ajusta
los datos a una ecuación del tipo:
y=ax+b
donde a es la pendiente y b es la ordenada en el
origen.
PowerReg Utiliza el algoritmo de mínimos cuadrados y los
valores transformados ln(x) y ln(y) para ajustar los
datos a una ecuación del tipo:
y=ax b
QuadReg Utiliza el algoritmo de mínimos cuadrados para
ajustar los datos al polinomio de segundo grado:
y=ax 2 +bx+c
Con tres puntos de datos, la ecuación es un ajuste
polinómico; con cuatro o más puntos, la ecuación es
una regresión polinómica. Se requieren al menos
tres puntos de datos.
Apéndice B: Referencia técnica 1019