Su calculadora le permite introducir datos de la misma manera,
independientemente del tipo de regresión que se haya seleccionado al
principio.
Recordamos que las sumas ∑x
modificaciones para ciertos tipos de regresiones, como ya se ha
explicado en el párrafo referente a la selección del tipo de regresión. La
información completa y detallada de dichas variaciones se proporciona
también en el apéndice de este manual.
p. ej.:
Introducimos los datos 10/5, 20/8, 20/8, 30/11, 30/11, 30/11, 60 ln2/40ln3,
45/13 (tenemos en cuenta que 10/5 en la primera introducción sea x
et y
=5).
1
Para una regresión lineal se obtienen los resultados siguientes:
[SHIFT] [ x ][=]
->
[SHIFT] [ y ][=]
->
[ALPHA] [∑x
][=] ->
[ALPHA] [∑x][=] ->
[ALPHA] [∑xy][=] ->
[SHIFT][x
][=]
->
n
[SHIFT][y
][=] ->
n-1
Cálculos de regresión
Calcula el valor del coeficiente A.
[SHIFT] [ A ]
Calcula el valor del coeficiente B.
[SHIFT] [ B ]
Calcula el valor del coeficiente C (en el caso de una
[SHIFT] [ C ]
regresión cuadrática).
Calcula el valor del coeficiente de correlación r (no
[SHIFT] [ r ]
se muestra en el caso de una regresión cuadrática).
Proporciona el valor estimado de y utilizando la
[SHIFT] [ y ]
fórmula de regresión para el valor introducido de x.
Proporciona el valor estimado de x utilizando la
[SHIFT] [ x ]
fórmula de regresión para el valor introducido de y.
En el caso de una regresión cuadrática, es posible
obtener dos valores de x (véanse los detalles y las
condiciones necesarias incluidos en el apéndice):
valor de y [SHIFT] [ x ] muestra x
continuación, de nuevo [SHIFT] [ x ] muestra x
Ejemplos prácticos
Regresión lineal:
Disponemos de la tabla siguiente en la que x es la longitud en milímetros
e y es el peso en miligramos de una oruga de mariposa a través de sus
distintas etapas de desarrollo.
X
2
Y
5
1
, ∑y
, ∑xy están sujetas a
x
y
∑x
∑x
∑xy
[SHIFT][x
]
n
[SHIFT][x
]
n
2
12
15
5
24
25
|
28.32360385
|
13.86806144
|
7354.63085
|
226.5888308
|
3772.600025
|
10.82138258
|
12.40698715
, y, a
1
.
21
21
40
40
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=10
1
21
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