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32 Math Functies
Regressies slaan de regressie-informatie op in StatVars (menu item 1), samen met
de 2-Var statistische getallen voor de gegevens.
Een regressie kan worden opgeslagen in f(x) of in g(x). De regressiecoëfficiënten
worden in volledige nauwkeurigheid getoond.
Belangrijke opmerking over de resultaten: Veel van de regressievergelijkingen delen
dezelfde variabelen a, b, c en d. Als u een regressieberekening uitvoert worden de
regressieberekening en de 2-Var statistische maten voor die gegevens opgeslagen in
het menu StatVarstot de volgende statistische berekening of regressie plaatsvindt. De
resultaten dienen te worden geïnterpreteerd rekening houdend met het soort
statistische berekening of regressie dat de laatste keer werd uitgevoerd. Om u bij de
juiste interpretatie te helpen, toont de bovenste regel welke berekening het laatst was
uitgevoerd.
1:StatVars Toont een secundair menu met de variabelen van
het laatst berekende statistische resultaat.
Gebruik $ en # om de gewenste variabele te
vinden en druk op < om deze te selecteren. Als
u deze optie al selecteert voor het berekenen van
1-Var stats, 2-Var stats of een van de regressies,
verschijnt een herinnering.
2:1-VAR STATS Analyseert statistische gegevens van 1 dataset
met 1 gemeten variabele, x. Frequentiegegevens
kunnen worden ingevoerd.
3:2-VAR STATS Analyseert de gegevens-paren van 2 datasets met
2 gemeten variabelen—x, de onafhankelijke
variabele, en y, de afhankelijke variabele.
Frequentiegegevens kunnen worden ingevoerd.
Opmerking: 2-Var Stats berekent ook een lineaire
regressie en slaat die op in de lineaire regressie
resultaten. Het toont waarden voor a (helling) en b
(snijpunt met y-as); het toont ook waarden voor r
2
en r.
4:LinReg ax+b Past de modelvergelijking y=ax+b toe op de
gegevens door het gebruik van de kleinste-
kwadraten methode op tenminste twee
datapunten. Het toont waarden voor a (helling) en
b (snijpunt met y-as); het toont ook waarden voor
r
2
en r.
5:PropReg ax Past de modelvergelijking y=ax toe op de gegevens
door het gebruik van de kleinste-kwadraten
methode op tenminste één datapunt. Het toont de
waarde voor a. Ondersteunt gegevens die een
verticale lijn vormen met uitzondering van alle 0
data.
6:RecipReg
a/x+b
Past de modelvergelijking y=a/x+b toe op de
gegevens door het gebruik van de kleinste-
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