Casio FX-9750GII Manuale d'uso
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• {
ax
+
b
}/{
a
+
bx
}/{Med}/{X^2}/{X^3}/{X^4}/{Log}/{
ae
^
bx
}/{
ab
^
x
}/{Pwr}/{Sin}/{Lgst} ...
{regression lineare (forma
ax
+
b
)}/{regressione lineare (forma
a
+
bx
)}/{Med-Med}/
{regressione quadratica}/{regressione cubica}/{regressione quartica}/{regressione
logaritmica}/{regressione esponenziale (forma
ae
bx
)}/{regressione esponenziale
(forma
ab
x
)}/{regressione di potenza}/{regressione sinusoidale}/{regressione logistica}
parametri
Esempio
Visualizzazione dei parametri di una regressione a variabile singola
(CALC)(REG)(X)(
ax
+
b
)
I significati dei parametri visualizzati su questa schermata corrispondono a quelli relativi al
“Grafico di regressione lineare” a “Grafico di regressione logistica”.
S Calcolo del coefficiente di determinazione (r
2
) e MSe
È possibile utilizzare la modalità STAT per calcolare il coefficiente di determinazione (r
2
) per
la regressione quadratica, la regressione cubica e la regressione quartica. Per ogni tipo di
regressione sono disponibili anche i seguenti tipi di calcoli MSe.
• Regressione lineare (
ax
+
b
) ..........
(
a
+
bx
) ..........
• Regressione quadratica .................
• Regressione cubica ........................
• Regressione quartica .....................
• Regressione logaritmica .................
• Regressione esponenziale (
a
·
e
bx
) ...
(
a
·
b
x
)....
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(y
i
– (ax
i
+ b))
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(y
i
– (ax
i
+ b))
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(y
i
– (a + bx
i
))
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(y
i
– (a + bx
i
))
2
MSe
=
1
n
– 3
i
=1
n
(y
i
– (ax
i
+ bx
i
+ c))
2
2
MSe
=
1
n
– 3
i
=1
n
(y
i
– (ax
i
+ bx
i
+ c))
2
2
MSe
=
1
n
– 4
i
=1
n
(y
i
– (ax
i
3
+ bx
i
+ cx
i
+ d ))
2
2
MSe
=
1
n
– 4
i
=1
n
(y
i
– (ax
i
3
+ bx
i
+ cx
i
+ d ))
2
2
MSe
=
1
n
– 5
i
=1
n
(y
i
– (ax
i
4
+ bx
i
3
+ cx
i
+ dx
i
+ e))
2
2
MSe
=
1
n
– 5
i
=1
n
(y
i
– (ax
i
4
+ bx
i
3
+ cx
i
+ dx
i
+ e))
2
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(y
i
– (a + b ln x
i
))
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(y
i
– (a + b ln x
i
))
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(ln y
i
– (ln a + bx
i
))
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(ln y
i
– (ln a + bx
i
))
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(ln y
i
– (ln a + (ln b) · x
i
))
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(ln y
i
– (ln a + (ln b) · x
i
))
2