Regressione di tipo potenza :
Si ritiene che x e y siano legati da un rapporto di tipo y=A xB e si cerca di
confermare l'ipotesi :
x
0,5
y
1,4
Si passa in modalità statistiche a due variabili e regressione Pwr :
[MODE] 3 [ ] 1
[SHIFT][CLR] 1 [=]
Inizio d'inserimento :
[.] 5 [,] 1 [.] 4 [DT]
1 [,] 2 [DT] ... ecc.
[SHIFT] [S-SUM] 3 [=] -> n
Si ottengono i seguenti valori di A, B ed r :
[SHIFT] [S-VAR] [ ][ ] 1 [=]
[SHIFT] [S-VAR] [ ][ ] 2 [=]
[SHIFT] [S-VAR] [ ][ ] 3 [=]
La regressione di tipo potenza è verificata poiché r=0,998.
Per approssimazione si può dire che y ≈ 2x
4 [SHIFT] [S-VAR] [ ][ ][ ] 2 [=] -> 4 | 4.073878837
6 [SHIFT] [S-VAR] [ ][ ][ ] 1 [=] -> 6 | 8.479112672
Regressione quadratica :
Si ritiene che x e y siano legati da un rapporto di tipo y= A+Bx+Cx
di confermare l'ipotesi :
x
9
y
1,6
Si passa in modalità statistiche a due variabili e regressione quadratica :
[MODE] 3 [ ] 3
[SHIFT] [CLR] 1 [=]
Inizio d'inserimento :
29 [,] 1 [.] 6 [DT]
50 [,] 23[.]5 [DT] ... ecc.
[SHIFT] [S-SUM] 3 [=]
Si ottengono i seguenti valori di A, B e C :
[SHIFT] [S-VAR] [ ][ ] 1 [=] -> A |
[SHIFT] [S-VAR] [ ][ ] 2 [=] -> B |
[SHIFT] [S-VAR] [ ][ ] 3 [=] -> C |
Per x= 16 si ottiene un solo valore di y stimato :
16 [SHIFT] [S-VAR] [ ][ ][ ] 3 [=]
Ma per y=20 si ottengono due valori possibili di x :
20 [SHIFT] [S-VAR] [ ][ ][ ] 1 [=]
20 [SHIFT] [S-VAR] [ ][ ][ ] 2 [=]
Se il valore di y proposto non ha una soluzione x reale, ad esempio y=56, la
calcolatrice mostrerà a display Math ERROR.
11
1
1,5
2
2,4
-> Pwr appare a display
-> azzeramento
|
4.
-> A | 1.994142059
-> B | 0.515317442
-> r | 0.998473288
50
74
23,5
38
-> Quad appare a display
-> azzeramento
-> n |
->
->
->
2
2,9
1/2
= 2√x.
y ^
x ^
10
118
46,4
48
5.
-35.59856934
1.495939413
-6.71629667-03
y ^
16
| -13.38291067
y ^
20
| 47.14556728
1
x ^
20
| 175.5872105
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