Casio fx-82EX Betriebsanweisung Seite 18

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Primo quartile: Q
1
* / Mediana: Med* / Terzo quartile: Q
3
* (solo per calcoli
statistici a singola variabile)
(Min/Max) -
Coefficienti di regressione: a, b / Coefficiente di correlazione: r / Valori
stimati: 𝑥
, 𝑦
(Regression) -
Coefficienti di regressione per la regressione quadratica: a, b, c / Valori
stimati:
𝑥
1
, 𝑥
2
, 𝑦
(Regression) -
𝑥
, 𝑥
1
, 𝑥
2
e 𝑦 sono comandi che assumono l’argomento immediatamente
precedente.
Es 2: Per introdurre i dati a singola variabile x = {1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5},
usando la colonna Freq per specificare il numero di ripetizioni per ogni
elemento {x
n
; freq
n
} = {1;1, 2;2, 3;3, 4;2, 5;1} e calcolare la media.
(SETUP)(Statistics)(On)
(Select Type)(1-Variable)
12345
1232
(Variable)(𝑥
)
3
Es 3: Per calcolare i coefficienti di correlazione della regressione
logaritmica per i seguenti dati a doppia variabile e determinare la formula di
regressione: (x, y) = (20, 3150), (110, 7310), (200, 8800), (290, 9310).
Specificare Fix 3 (tre cifre decimali) per i risultati.
(SETUP)(Statistics)(Off)
(SETUP)(Number Format)(Fix)
(Select Type)(y=a+bln(x))
20110200290
3150731088009310
(Regression)(r)
0.998
(Regression)(a)
-3857.984
(Regression)(b)
2357.532
Calcolo dei valori stimati
Sulla base della formula di regressione ottenuta dal calcolo statistico a
doppia variabile, è possibile calcolare il valore stimato di y per un
determinato valore x. Nella formula di regressione, può essere anche
calcolato il valore x corrispondente (due valori, x
1
e x
2
, nel caso della
regressione quadratica) per un valore di y.
Es 4: Per determinare il valore stimato per y quando x = 160 nella formula
di regressione prodotta dalla regressione logaritmica dei dati in Es 3.
Specificare Fix 3 per il risultato. (Eseguire la seguente operazione dopo il
completamento delle operazioni in Es 3.)
160(Regression)(
𝑦
)
8106.898
Importante: Coefficiente di regressione, coefficiente di correlazione e
calcoli del valore stimato possono richiedere parecchio tempo in presenza
di una grande quantità di dati.
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