Texas Instruments TI-nspire Manuel D'utilisation page 426

Régression de degré 4 (QuartReg)
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Ajuste le polynôme du quatrième degré y = ax + bx + cx + dx + e aux
données. Elle affiche les valeurs de a , b , c , d , e et R 2 . Pour cinq points de
données, l'équation est celle du polynôme d'interpolation associé à ces cinq
points ; pour six ou plus, il s'agit d'une régression polynomiale. Un minimum
de cinq points est nécessaire.
Régression puissance (PowerReg)
Ajuste les données en fonction de l'équation de type y = axb en utilisant la
méthode des moindres carrés appliquée aux valeurs transformées ln(x) et ln
2
(y). Elle affiche les valeurs de a , b , r et r .
Régression exponentielle (ExpReg)
x
Ajuste l'équation modèle y = ab aux données en utilisant la méthode des
moindres carrés appliquée aux valeurs transformées x et ln(y). Elle affiche les
2
valeurs de a , b , r et r .
Régression logarithmique (LogReg)
Ajuste les données en fonction de l'équation de type y = a + b ln(x) en utilisant
la méthode des moindres carrés appliquée aux valeurs transformées ln(x) et y.
2
Elle affiche les valeurs de a , b , r et r .
Régression sinusoïdale (SinReg)
Ajuste l'équation modèle y = a sin(bx + c) + d aux données en utilisant une
méthode itérative des moindres carrés. Elle affiche les valeurs de a , b , c et d .
Un minimum de quatre points de données est nécessaire. Au moins deux
points de données par cycle sont nécessaires afin d'éviter des valeurs de
fréquence approximatives.
Le résultat obtenu avec SinReg est toujours exprimé en radians,
Remarque :
indépendamment du mode Radian/Degré paramétré.
Régression logistique (d=0) (Logistic)
La régression logistique ajuste l'équation modèle y = c/(1 + a*e⁻Lbx) aux
données en utilisant une méthode itérative des moindres carrés. Elle affiche
les valeurs de a , b et c .
Régression logistique (d ƒ 0) (LogisticD)
( )
⁻bx
Ajuste l'équation modèle y = c(1 + a*e ) + d aux données en utilisant une
méthode itérative des moindres carrés. Elle affiche les valeurs de a , b , c et d .
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