Handheld Handbuch

Σxy
Korrelationskoeffizient, r
Jedes Element in freqlist ist die die Häufigkeit für jedes Datenpaar
(List1,List2).
Lineare Regression (mx+b) (LinRegMx)
Die lineare Regression (mx+b) passt die Modellgleichung y=mx+b mittels
Least-Squares-Anpassung an die Daten an. Sie zeigt Werte für m
(Steigung) und b (y-Achsenabschnitt) an.
Lineare Regression (a+bx) (LinRegBx)
Die lineare Regression (a+bx) passt die Modellgleichung y=a+bx mittels
Least-Squares-Anpassung an die Daten an. Sie zeigt Werte für a
(y-Achsenabschnitt), b (Steigung), r 2 und r an.
Median-Median-Linienregression (MedMed)
Die Median-Median Linienregression passt die Modellgleichung y=ax+b
mittels Median-Median-Linientechnik (Resistant Line) an die Daten an,
indem sie die Summenpunkte x1, y1, x2, y2, x3, und y3 berechnet.
Median-Median-Linie zeigt Werte für a (Steigung) und
b (y-Achsenabschnitt) an.
Quadratische Regression (QuadReg)
QuadReg (quadratische Regression) passt das Polynom zweiten Grades
y=ax2 +bx+c an die Daten an. Sie zeigt Werte für a, b, c und R 2 . Für drei
Datenpunkte ist die Gleichung eine Polynom-Anpassung; für vier oder
mehr Datenpunkte wird eine Polynom-Regression verwendet. Es werden
mindestens drei Datenpunkte benötigt.
Kubische Regression (CubicReg)
Die kubische Regression passt das Polynom dritten Grades
y=ax 3 +bx 2 +cx+d an die Daten an. Sie zeigt Werte für a, b, c, d und R 2 .
Für vier Punkte ist die Gleichung eine Polynom-Anpassung; für fünf oder
mehr Punkte wird eine Polynom-Regression verwendet. Es werden
mindestens vier Punkte benötigt.
Regression vierter Ordnung, QuartReg
Die Regression vierter Ordnung passt das Polynom vierten Grades
y=ax 4 +bx3 +cx2 +dx+e an die Daten an. Es zeigt Werte für a, b, c, d, e und
R 2 . Für fünf Punkte ist die Gleichung eine Polynom-Anpassung; für sechs
oder mehr Punkte wird eine Polynom-Regression verwendet. Es werden
mindestens fünf Punkte benötigt.
Verwenden von Lists & Spreadsheet 237