CASIO

В режимах SD и REG, клавиша действует как клавиша .

При входе в режим REG отображается экран, подобный тому, который показан ниже.

Нажмите цифровую клавишу (, , или ), соответствующую типу регрессии, которую вы желаете использовать.

Всегда начинайте ввод данных с (CLR)(Scl) для очистки статистической памяти.

Введите данные, используя показанную ниже последовательность клавиш.

Значения, полученные в результате вычисления регрессии, зависят от введенных значений и результаты могут быть вызваны при помощи действий с клавиатурой, указанные в таблице ниже.

В следующей таблице показаны действия с клавиатурой, которые следует применять для вызова результатов, в случае вычисления квадратической регрессии.

Значения в приведенных выше таблицах могут использоваться внутри выражений так же, как вы используете переменные.

Линейная регрессия

Формула вычисления линейной регрессии: y = A + Bx.

Пример: Зависимость атмосферного давления от температуры

Выполните линейную регрессию для определения ограничений формулы регрессии и коэффициента корреляции для расположенных ниже данных.

Далее примените формулу регрессии для расчета атмосферного давления при -5°C и температуры при 1000 гПа. И наконец вычислите коэффициент смешанной корреляции (r2) и выборочную ковариацию (^{∑xy - n∙x-∙y-}_{n - 1}).

• В режиме REG:
  (Lin)
  (CLR)(Scl)(Stat clear)101003

• 

Каждый раз при нажатии для регистрации ввода данных количество данных до этой точки отображается на дисплее (значение n).

151005201010251011301014

Коэффициент регрессии A = 997,4

• (S-VAR)(A)
• 997,4

Коэффициент регрессии B = 0,56

• (S-VAR)(B)
• 0,56

Коэффициент корреляции r = 0,982607368

• (S-VAR)(r)
• 0,982607368

Атмосферное давление при 5°C = 994,6

• 5(S-VAR)(yˆ)
• 994,6

Температура при 1000 гПа = 4,642857143

• 1000(S-VAR)(xˆ)
• 4,642857143

Коэффициент смешанной корреляции = 0,965517241

• (S-VAR)(r)
• 0,965517241

Выборочная ковариация = 35

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

Логарифмическая, экспоненциальная, степенная и обратная регрессия

Чтобы вызвать результаты для этих типов регрессии, выполняйте те же действия с клавиатурой, как при вычислении линейной регрессии.

Ниже показаны формулы для каждого типа регрессии.

Квадратическая регрессия

Формула вычисления квадратической регрессии: y = A + Bx + Cx2.

Пример:

Выполните квадратическую регрессию, чтобы определить ограничения формулы регрессии для расположенных ниже данных.

Далее примените формулу регрессии для расчета значений для yˆ (расчетное значение y) при xi = 16 и xˆ (расчетное значение x) при yi = 20.

В режиме REG:
(Quad)
(CLR)(Scl)(Stat clear)

29165023574380103464118480

Коэффициент регрессии A = -35,59856934

• (S-VAR)(A)
• -35,59856934

Коэффициент регрессии B = 1,495939413

• (S-VAR)(B)
• 1,495939413

Коэффициенты регрессии C = -6,71629667 × 10-3

• (S-VAR)(C)
• -6,71629667×10-3

yˆ при xi равном 16 = -13,38291067

• 16(S-VAR)(yˆ)
• -13,38291067

xˆ1 при yi равном 20 = 47,14556728

• 20(S-VAR)(xˆ1)
• 47,14556728

xˆ2 при yi равном 20 = 175,5872105

• 20(S-VAR)(xˆ2)
• 175,5872105

Правила ввода данных

ввод одних и тех же данных дважды.

Также можно многократно вводить одни и те же данные с помощью (;). Например, чтобы пять раз ввести числа «20 и 30», нажмите 20 30 (;) 5.

Можно получить описанные выше результат, выполняя действия в любом порядке, не обязательно, как показано выше.

Правила редактирования вводимых данных для вычисления среднеквадратичного отклонения также применимы для вычисления регрессии.

Не используйте переменные от A до F, X или Y для хранения данных при выполнении статистических вычислений. Эти переменные используются в качестве временной памяти при выполнении статистических вычислений, поэтому любые данные, присвоенные этим переменным могут быть заменены на другие значения во время выполнения статистических вычислений.

Вход в режим REG и выбор типа регрессии (Lin, Log, Exp, Pwr, Inv, Quad) очищает содержимое переменных от A до F, X и Y. Переход от одного типа регрессии к другому не меняя режим REG, также очищает эти переменные.