Texas Instruments TI-89 Manual De Uso página 590

Regresión Descripción
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 *
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.
Utiliza el algoritmo de mínimos cuadrados y los
PowerReg
valores transformados ln(x) y ln(y) para ajustar los
datos a una ecuación del tipo:
b
y=ax
Utiliza el algoritmo de mínimos cuadrados para
QuadReg
ajustar los datos al polinomio de segundo grado:
2
y=ax +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.
QuartReg Utiliza el algoritmo de mínimos cuadrados para
ajustar los datos al polinomio de cuarto grado:
4
y=ax +bx
Con cinco puntos de datos, la ecuación es un ajuste
polinómico; con seis o más puntos, la ecuación es
una regresión polinómica. Se requiere un mínimo de
cinco puntos de datos.
Utiliza el algoritmo de mínimos cuadrados para
SinReg
ajustar los datos a una ecuación del tipo:
y=a sin(bx+c)+d
^(c * x))+d
e
3 2
+cx +dx+e
Apéndice B: Información de referencia 573