Para a regressão quadrática
^
[SHIFT] [S-VAR]
X1
[ ][ ][ ] 1
^
[SHIFT] [S-VAR]
X2
[ ][ ][ ]
^
[SHIFT] [S-VAR]
Y
[ ][ ][ ]
C
[SHIFT] [S-VAR]
[ ][ ]
Exemplos práticos
Regressão linear :
Temos a tabela seguinte, em que x é o comprimento em mm e y é o peso
em mg de uma larva de borboleta nas diferentes etapas do seu desenvolvi-
mento.
X
2
Y
5
Passamos para o modo de estatística de duas variáveis e regressão linear :
[MODE] 3
1
[SHIFT][CLR] 1 [=] -> volta a zero
Começamos a digitar :
2 [,] 5 [DT] [DT]
...
21 [,] 40 [SHIFT] [;] 3 [DT] -> n= I
Reparamos que :
[SHIFT] [S-SUM] 3 [=] -> n= |
Apresentamos os resultados da regressão linear :
[SHIFT] [S-VAR] [ ][ ] 1 [=]
[SHIFT] [S-VAR] [ ][ ] 2 [=]
[SHIFT] [S-VAR] [ ][ ] 3 [=]
r é superior a √3/2 = 0.866 mais ou menos, a validade da regressão é
verificada.
Graças à regressão linear, encontramos y apartir de x=3 :
3 [SHIFT] [S-VAR] [ ][ ][ ] 2 [=]
Encontramos x a partir de y=46:
46 [SHIFT] [S-VAR] [ ][ ][ ] 1 [=] -> 46x
Com os botões de estatística da sua calculadora, pode ver facilmente todos
os resultados intermédios, como, por exemplo :
[SHIFT] [S-SUM] [ ] 3 [=] -> 3,203.
[SHIFT] [S-VAR] [ ] 2 [=] -> 14.50967306
150
Apresenta o primeiro valor de x estimado por
regressão para o valor y digitado.
Apresenta o segundo valor de x estimado por
regressão para o valor y digitado.
Apresenta o valor de y estimado por regressão
para o valor x digitado.
Calcula o valor do coeficiente C.
2
12
5
24
-> REG é apresentado
->
-> n= I
7.
-> A | 1.050261097
-> B | 1.826044386
-> r
-> 3
15
21
25
40
2.
17.
| 0.9951763432
y ^
| 6.528394256
^
| 24.61590706
∑xy
y n
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21
21
40
40