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Calcul et représentation graphique de données statistiques à variable double
k Graphe de régression sinusoïdale
La régression sinusoïdale est idéale pour les données cycliques.
Voici la formule du modèle de régression sinusoïdale.
y
a
=
6( g) 5(Sin)
6(DRAW)
La représentation d'un graphe de régression sinusoïdale fait automatiquement changer le
paramètre d'unité d'angle de la calculatrice en Rad (radians). L'unité d'angle ne change pas si
vous effectuez un calcul de régression sinusoïdal sans tracer de graphe.
• Le calcul de certains types de données peut durer assez longtemps. C'est normal.
k Graphe de régression logistique
La régression logistique convient aux phénomènes liés au temps, où il y a un accroissement
continu jusqu'à un point de saturation.
Voici la formule du modèle de régression logistique.
y =
1 + ae
6( g) 6( g) 1(Lgst)
6(DRAW)
• Le calcul de certains types de données peut durer assez longtemps. C'est normal.
k Calcul résiduel
Les points effectivement tracés (ordonnées
être calculés pendant le calcul de régression.
Quand la liste de données statistiques est à l'écran, rappelez l'écran de configuration pour
spécifie une LIST (liste 1 à 6) pour le calcul résiduel. Les données résiduelles calculées sont
enregistrées dans la liste sélectionnée.
La distance verticale des points du tracé au modèle de régression est mémorisée dans la liste.
Les points qui sont supérieurs à ceux du modèle de régression sont positifs tandis que les
points inférieurs sont négatifs.
Le calcul résiduel peut être effectué et sauvegardé pour tous les modèles de régression.
Toutes les données existantes dans la liste sélectionnée sont supprimées. Les points
résiduels de chaque tracé sont mémorisés dans le même ordre de priorité que les données
utilisées comme modèle.
bx
c
d
·sin(
+
) +
c
–bx
6-3-6
y
) et la distance au modèle de régression peuvent
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