Table des Matières
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Calcul et représentation graphique de données statistiques à variable double
k Sélection du type de régression
Après avoir représenté graphiquement des données statistiques à variable double, vous
pouvez utiliser le menu de fonctions au bas de l'écran pour sélectionner un type de régression.
• { X } / { Med } / { X^2 } / { X^3 } / { X^4 } / { Log } / { Exp } / { Pwr } / { Sin } / { Lgst } ... calcul et représentation
graphique de {régression linéaire}/{Med-Med}/{régression quadratique}/{régression
cubique}/{régression quartique}/{régression logarithmique}/{régression exponentielle}/
{régression de puissance}/{régression sinusoïdale}/{régression logistique}
• { 2VAR }... {résultat stastistique à variable double}
k Affichage des résultats de calculs de régression
Quand vous effectuez un calcul de régression, les résultats du calcul des paramètres de la
formule de régression (comme
l'écran. Vous pouvez les utiliser pour obtenir les résultats de calculs statistiques.
Les paramètres de régression sont calculés dès que vous appuyez sur une touche de fonction
pour sélectionner le type de régression quand un graphe est affiché.
Les paramètres suivants sont utilisés par les régressions linéaires, logarithmiques,
exponentielles et de puissance.
r
..............coefficient de corrélation
r
2
..............coefficient de détermination
k Représentation graphique des résultats de calculs statistiques
Lorsque le résultat d'un calcul de paramètres est affiché, vous pouvez représenter
graphiquement la formule de régression affichée en appuyant sur 6(DRAW).
k Graphe de régression linéaire
La régression linéaire utilise la méthode des moindres carrés pour tracer une droite qui ajuste
le nuage de points et renvoie les valeurs pour la pente et l'intersection
y
x
lorsque
= 0) de la ligne.
La représentation graphique de la relation est un graphe de régression linéaire.
1(X)
6(DRAW)
Voici la formule du modèle de régression linéaire.
y
ax
=
+
a
..............coefficient de régression (pente)
b
..............terme constant de la régression (intersection de
a
b
et
dans la régression linéaire
b
6-3-3
y
ax
b
=
+
) apparaissent à
y
(coordonnées
y
)
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