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Pour la regression quadratique:
2
∑x
y
[SHIFT] [S-SUM] [ ][ ]2
∑x
[SHIFT] [S-SUM] [ ][ ]1
4
∑x
[SHIFT] [S-SUM] [ ][ ]3
x n
[SHIFT] [S-VAR]2
X n
-1
[SHIFT] [S-VAR]3
y n
[SHIFT] [S-VAR] [ ]2
Y n
-1
[SHIFT] [S-VAR] [ ]3
Votre calculatrice vous permet de saisir les données de la même façon
quelle que soit le type de régression choisi au départ.
On rappelle que les sommes ∑x, ∑y, ∑x
modifications pour certaines régressions, comme expliqué au paragraphe
sur le choix du type de régression. Le détail complet de ces variations est
aussi donné en annexe de ce manuel.
Ex :
On saisit les données 10/5, 20/8, 20/8, 30/11, 30/11, 30/11, 60 ln2/40ln3,
45/13 (on note 10/5 la première saisie soit x
On obtient les résultats suivants pour une régression linéaire :
[SHIFT] [S-VAR]1 [=]
[SHIFT] [S-VAR] [ ] 1 [=] -> y
[SHIFT] [S-SUM] 1 [=]
[SHIFT] [S-SUM] 2 [=]
[SHIFT] [S-SUM] [ ] 3 [=] -> ∑xy
[SHIFT] [S-VAR] 2 [=]
[SHIFT] [S-VAR] [ ] 3 [=] -> y
0
SC460FRIM0037.indd 30
Affiche la somme ∑x
Affiche la somme du produit des
données rentrées ∑x
Affiche la somme ∑x
Calcule l'écart-type (ou déviation
standard) de la population x.
Calcule l'écart-type (ou déviation
standard) de l'échantillon x.
Calcule l'écart-type (ou déviation
standard) de la population y.
Calcule l'écart-type (ou déviation
standard) de l'échantillon y.
2
, ∑y
2
, ∑xy subissent des
=10 et y
1
-> x
| 28.32360385
| 13.86806144
2
-> ∑x
| 7,354.63085
-> ∑x
| 226.5888308
| 3,772.600025
-> x
| 10.82138258
n
| 12.40698715
-1
n
2
y.
.
4
.
=5)
1
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27/02/2007 11:36:31
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