Casio GRAPH35+ E II Mode D'emploi page 179

Ces valeurs peuvent aussi être obtenues directement en
affichant la liste de données statistiques et en appuyant
sur 2(CALC) 2(2VAR).
Ensuite, appuyez sur f ou c pour faire défiler les résultats de calculs statistiques et voir
les caractéristiques des variables.
Pour les détails sur la signification des valeurs statistiques, voir « Affichage des résultats du
calcul d'un graphe à variable double » (page 6-16).
k Calculs de régression
Dans « Graphe de régression linéaire » à « Graphe de régression logistique », les résultats
des calculs de régression étaient affichés après le tracé du graphe. Ici, chaque coefficient de
la ligne de régression ou de la courbe de régression est exprimé sous forme d'un nombre.
Vous pouvez déterminer directement la même expression à partir de l'écran de saisie de
données.
Appuyez sur 2(CALC)3(RÉG (REG dans la GRAPH25+ E
fonctions qui contient les paramètres suivants.
ax b a bx
• { + }/{ + } / {Méd (ou Med) } / { X^2 } / { X^3 } / { X^4 } / { Log } / {
Pwr) / { Sin } / { Lgst } ... paramètres de {régression linéaire (form
a bx
(form +
quartique}/{régression logarithmique}/{régression exponentielle (form
exponentielle (form
logistique}
Exemple
La signification des paramètres qui apparaissent à l'écran est la même que celle indiquée pour
« Graphe de régression linéaire » à « Graphe de régression logistique ».
u Calcul du coefficient de détermination (r
Vous pouvez utiliser le mode STAT pour calculer le coefficient de détermination (r
régression quadratique, une régression cubique et une régression quartique. Les types de
calculs MCE (ou MSe) suivants sont aussi disponibles pour chaque type de régression.
)}/{Méd-Méd}/{régression quadratique}/{régression cubique}/{régression
x
ab
)}/{régression de puissance}/{régression sinusoïdale}/{régression
Afficher des paramètres de régression à variable unique
2(CALC) 3(RÉG)* 1(X)1(
: 3(REG)
II
* GRAPH25+ E
II
ae bx
^
ax
ax b
+ )
2
) et de MCE (ou MSe)
6-18
)) pour afficher un menu de
ab x
}/{ ^ } / { Puiss (ou
b
+ )}/{régression linéaire
bx
ae
)}/{régression
2 ) pour une