SD- ja REG-moodeissa -näppäin toimii -näppäimenä.

REG-tilaan siirryttäessä laitteen näyttöön avautuu seuraavien kuvien mukaiset ruudut.

Valitse numeronäppäimillä (, tai ) haluamasi regressiotyyppi.

Aloita tiedon syöttö aina näppäilyllä (CLR)(Scl) tilastomuistin tyhjentämiseksi.

Syötä tiedot alla näkyvää näppäilyä noudattaen.

Regressiolaskennan tulokset riippuvat syötetyistä arvoista. Tuloksia voi hakea laitteen muistista alla näkyvän taulukon näppäilyjä noudattaen.

Seuraavassa taulukossa on esitetty neliöllisen regression tuloksien hakuun käytettävät näppäintoiminnot.

Yllä esitettyjen taulukoiden arvoja voidaan käyttää lausekkeiden sisällä muuttujien tapaan.

Lineaarinen regressio

Lineaarisen regression kaava on: y = A + Bx.

Esimerkki: Ilmanpaine vs. lämpötila

Lasketaan lineaarinen regressio alla esitetyille tiedoille regressiokaavan ehtojen ja korrelaatiokertoimen määrittelyä varten.

Seuraavaksi arvioidaan regressiokaavan avulla ilmanpaine lämpötilan ollessa -5 °C ja lämpötila ilmanpaineen ollessa 1000 hPa. Lopuksi lasketaan determinaatiokerroin (r2) ja otoksen kovarianssi (^{∑xy - n∙x-∙y-}_{n - 1}).

• REG-moodissa:
  (Lin)
  (CLR)(Scl)(Stat clear)101003

• 

Kun tallennat syöttämäsi tiedon -näppäimellä, ruudussa näkyy laitteen muistiin siihen mennessä syötettyjen tietojen lukumäärä (arvo n).

151005201010251011301014

Regressiokerroin A = 997,4

• (S-VAR)(A)
• 997,4

Regressiokerroin B = 0,56

• (S-VAR)(B)
• 0,56

Korrelaatiokerroin r = 0,982607368

• (S-VAR)(r)
• 0,982607368

Ilmanpaine lämpötilan ollessa 5 °C = 994,6

• 5(S-VAR)(yˆ)
• 994,6

Lämpötila ilmanpaineen ollessa 1000 hPa = 4,642857143

• 1000(S-VAR)(xˆ)
• 4,642857143

Determinaatiokerroin = 0,965517241

• (S-VAR)(r)
• 0,965517241

Otoksen kovarianssi = 35

• (S-SUM)(Σxy)
  (S-SUM)(n)
  (S-VAR)(x-)
  (S-VAR)(y-)
  (S-SUM)(n)1
• 35,

Logaritminen, eksponentiaalinen, potenssi- ja käänteisregressio

Myös kaikkia näitä regressiomenetelmiä soveltavien laskujen tulokset saat haettua laitteen muistista lineaariselle regressiolle ilmoitetuilla näppäintoiminnoilla.

Seuraavassa on esitetty kunkin regressiotyypin kaava.

Neliöllinen regressio

Neliöllisen regression kaava on: y = A + Bx + Cx2.

Esimerkki:

Lasketaan neliöllinen regressio alla esitettyjen tietojen regressiokaavan ehtojen määrittelemiseksi.

Seuraavaksi lasketaan regressiokaavan avulla yˆ (y:n likiarvo), kun xi = 16 ja xˆ (x:n likiarvo), kun yi = 20.

REG-moodissa:
(Quad)
(CLR)(Scl)(Stat clear)

29165023574380103464118480

Regressiokerroin A = -35,59856934

• (S-VAR)(A)
• -35,59856934

Regressiokerroin B = 1,495939413

• (S-VAR)(B)
• 1,495939413

Regressiokerroin C = -6,71629667 × 10-3

• (S-VAR)(C)
• -6,71629667×10-3

yˆ, kun xi on 16 = -13,38291067

• 16(S-VAR)(yˆ)
• -13,38291067

xˆ1, kun yi on 20 = 47,14556728

• 20(S-VAR)(xˆ1)
• 47,14556728

xˆ2, kun yi on 20 = 175,5872105

• 20(S-VAR)(xˆ2)
• 175,5872105

Tietojen syötön varotoimet

syöttää saman tiedon kahteen kertaan.

Voit myös syöttää useita saman tietojoukon tietoja näppäilemällä (;). Esimerkki: numerot 20 ja 30 syötetään viisi kertaa näppäilemällä 20 30 (;) 5.

Yllä esitetyt näppäilyt voi suorittaa missä tahansa järjestyksessä.

Keskihajonnan yhteydessä esitetyt, tietojen syöttöä koskevat varotoimet koskevat myös regressiolaskentaa.

Älä tallenna tietoa muuttujiin A–F, X tai Y, kun suoristat tilastollisia laskutoimituksia. Kyseiset muuttujat muodostavat tilastollisten laskutoimituksien väliaikaismuistin, ja laite saattaa korvata niihin omatoimisesti tallennetut tiedot muilla arvoilla tilastollisten laskutoimituksien aikana.

REG-moodiin siirtyminen ja regressiotyypin (Lin, Log, Exp, Pwr, Inv, Quad) valitseminen tyhjentää muuttujat A–F, X, ja Y. Muuttujat tyhjenevät myös silloin, kun vaihdat regressiotyyppiä laitteen ollessa REG-tilassa.