Bedienungsanleitung Sencor SEC 160 (Seite 16 von 104) (Englisch)

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• You can then edit the displayed data, if you want. Input the new value and then press the =

key to replace the old value with the new one. This also means that if you want to perform

some other operation (calculation, recall of statistical calculation results, etc.), you should

always press the AC key first to exit data display.

• Pressing the DT key Instead of = after changing a value on the display registers the value

you input as a new data item, and leaves the old value as it is.

• You can delete a data value displayed using  and  by pressing SHIFT CL . Deleting

a data value causes all values following It to be shifted up.

• Data values you register are normally stored in calculator memory. The message “Data Full”

appears and you will not be able to input any more data. If there is no memory left for data

storage. If this happens, press the = key to display the screen shown below.

Press 2 to exit data input without registering the value you just input.

Press 1 if you want to register the value you just input, without saving it in memory. If you

do this, however, you will not be able to display or edit any of the data you have input.

• To delete data you have just input, press SHIFT CL .

• After inputting statistical data in the SD Mode or REG Mode, you will be unable to display or

edit individual data items any longer alter perform either the following operations.

Changing to another mode

Changing the regression type (Lin, Log, Exp, Pwr, Inv. Quad).

Regression Calculations

Use the MODE key to enter the REG Mode what you want to perform statistical calculations

using regression.

REG ........................................................................................................ MODE 3

• Entering the REG Mode displays screens like the ones shown below.

• Press the number key ( 1 , 2 , or 3 ) that corresponds to the type of regression you want to use

Linear regression

Logarithmic regression

Exponential regression

Power regression

Inverse regression

Quadratic regression

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Sencor SEC 160 Seite 16

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