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Línea Med-Med (MedMed) [MedMed Line] ................................................................................
Cuando sospeche que los datos contienen valores extremos, deberá utilizar el gráfico Med-Med (que se
basa en las medianas), en lugar del gráfico de regresión lineal. Med-Med es similar al gráfico de regresión
lineal, pero también minimiza los efectos de los valores extremos.
Regresión cuadrática (QuadR) [Quadratic Reg] ............................................................
regresión cúbica (CubicR) [Cubic Reg] ................................................................
Regresión de orden cuatro (QuartR) [Quartic Reg] ...................................
Gráficos de regresión cuadrática, cúbica o de orden cuatro utilizan el método de mínimos cuadrados para
dibujar una curva que pase en la vecindad de tantos puntos de datos como sea posible. Estos gráficos
pueden expresarse como expresiones de regresión cuadrática, cúbica y de orden cuatro.
Regresión logarítmica (LogR) [Logarithmic Reg] ......................................................................
La regresión logarítmica expresa
y
logarítmica es
=
la regresión lineal
Regresión exponencial
La regresión exponencial puede usarse cuando
fórmula de regresión exponencial normal es
y
tendremos ln(
) = ln(
fórmula de regresión lineal Y = A +
Regresión exponencial
La regresión exponencial puede usarse cuando
de regresión exponencial normal en este caso es
lados, tendremost ln(
corresponde a la fórmula de regresión lineal Y = A + B
Regresión potencial (PowerR) [Power Reg] ..................................................................................
La regresión potencial puede usarse cuando y es proporcional a la potencia de
potencial normal es
Luego, si decimos que X = ln(
b
lineal Y = A +
X.
Regresión sinusoidal (SinR) [Sinusoidal Reg] .........................................................
La regresión sinusoidal es la más adecuada para datos que se repitan en el tiempo cada un cierto intervalo
regular fijo.
Regresión logística (LogisticR) [Logistic Reg] ....................................................................
La regresión logística es la más adecuada para datos cuyos valores aumenten con el tiempo, hasta llegar
a un punto de saturación.
Consejo:
Aunque la calculadora realiza internamente cálculos de regresión después de dibujar los gráficos usando
las opciones del cuadro de diálogo Set StatGraphs (página 140), los resultados de cálculo (coeficientes de la
fórmula de regresión y otros valores) no se pueden mostrar. Para mostrar los resultados de cálculo de la
regresión, utilice los comandos del menú [Calc] - [Regression], los cuales se muestran en corchetes ([ ])
anteriormente.
y
como una función logarítmica de
a
b
x
+
ln(
). Si decimos que X = ln(
y
a
b
=
+
X.
a e
b x
(ExpR) [Exponential Reg] .............................................................
a
b x
) +
. Luego, si decimos que Y = ln(
b x
.
a b
x
(abExpR) [abExponential Reg] ........................................................
y
a
b
x
) = ln(
) + (ln(
))
. Luego, si decimos que Y = ln(
y
a x
b
=
. Si obtenemos el logaritmo a ambos lados, tendremos ln(
x
y
), Y = ln(
), y A = ln(
x
), entonces esta fórmula corresponde a la fórmula de
y
es proporcional a la función exponencial de
y
a e
b x
=
. Si tomamos los logaritmos naturales a ambos lados,
y
) y A = In(
y
es proporcional a la función exponencial de
y
a b
x
=
. Si tomamos los logaritmos naturales a ambos
x
.
a
), la fórmula corresponde a la fórmula de regresión
Capítulo 7: Aplicación Estadística
y
a x
=
y
a x
b x
3
=
+
y
a x
b x
4
3
=
+
+
x
. La fórmula normal de la regresión
a
), la fórmula corresponde a la
y
a
), A = ln(
) y B = ln(
x
. La fórmula de regresión
y
) = ln(
y
a
=
sin(
y
y
a x
b
=
+
b x
c
2
+
+
c x
d
2
+
+
c x
d x
e
2
+
+
a
b
x
+
ln(
)
y
a e
b x
=
x
. La
y
a b
x
=
x
. La fórmula
b
), la fórmula
y
a x
b
=
a
b
x
) +
ln(
).
b x
c
d
+
) +
c
=
a e
1 +
–b x
143
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