Statistische Berechnungen Mit Einer Zweidimensionalen Stichprobe - Casio fx-CG50 AU Bedienungsanleitung
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Andere Handbücher für fx-CG50 AU:
- Kurzanleitung zur bedienung (56 Seiten) ,
- Kurzanleitung (33 Seiten) ,
- Einführung (24 Seiten)
Inhaltsverzeichnis
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k Statistische Berechnungen mit einer zweidimensionalen Stichprobe
Im obigen Beispiel unter „Anzeige der Berechnungsergebnisse für eine statistische Grafik
mit einer zweidimensionalen Stichprobenerhebung" wurden die Ergebnisse der statistischen
Berechnungen nach dem Zeichnen des Graphen angezeigt. Dies waren numerische Werte
und Kennzahlen der Stichprobe, die in der Graphenanzeige verwendet wurde.
Ausgehend vom Statistik-Listeneditor werden die Tasten
2(CALC) 2(2-VAR) gedrückt.
Danach können Sie die f oder c-Taste drücken, um die Anzeige der Ergebnisse der
statistischen Berechnungen nach unten zu rollen, damit Sie die Variableneigenschaften
betrachten können.
Zu Einzelheiten und Bedeutung dieser statistischen Werte siehe „Anzeige der
Berechnungsergebnisse für eine statistische Grafik mit einer zweidimensionalen
Stichprobenerhebung" (Seite 6-22).
k Regressionsanalysen
In den Erläuterungen von „Lineare Regression" bis „Logistische Regression" wurden die
Ergebnisse der Regressionsanalysen nach dem Zeichnen der Graphen angezeigt. Jetzt
werden die ermittelten Regressionsfunktionen zahlenmäßig dargestellt.
Sie können die gleichen Ergebnisse auch direkt vom Statistik-Listeneditor aus bestimmen.
Durch Drücken der Tasten 2(CALC) 3(REG) wird ein Funktionsmenü angezeigt, das die
folgenden Positionen enthält.
ax
b
a
bx
• {
+
} / {
+
} / { Med } / { X
Parameter für {lineare Regression (
Med}/{quadratische Regression}/{kubische Regression}/{quartische Regression}/
{logarithmische Regression}/{exponentielle Regression (
x
ab
(
)}/{Potenzregression}/{Sinus-Regression}/{logistische Regression}
Beispiel
Die Bedeutung der Parameter, die in dieser Anzeige erscheinen, ist die gleiche wie die für
die „Anzeige von Regressionsrechnungsergebnissen" und „Lineare Regression" bis hin zur
„Logistischen Regression".
2
3
4
} / { X
} / { X
} / { Log } / { ae
Anzuzeigen sind die geschätzten Parameter einer linearen Regression
2(CALC) 3(REG) 1(X) 1(
bx
x
} / { ab
} / { Power } / { Sin } / { Logistic } ...
ax
b
+
)}/{lineare Regression (
ae
ax
b
+
)
6-24
a
bx
+
)}/{Med-
bx
)}/{exponentielle Regression
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