Isi kandungan:

Bagaimanakah anda mencari persamaan regresi pada TI 84?
Bagaimanakah anda mencari persamaan regresi pada TI 84?

Video: Bagaimanakah anda mencari persamaan regresi pada TI 84?

Video: Bagaimanakah anda mencari persamaan regresi pada TI 84?
Video: Linear Regression TI84 (Line of Best Fit) 2024, Mungkin
Anonim

Untuk mengira Regresi Linear (ax+b): • Tekan [STAT] untuk memasuki menu statistik. Tekan kekunci anak panah kanan untuk mencapai menu CALC dan kemudian tekan 4: LinReg(ax+b). Pastikan Xlist ditetapkan pada L1, Ylist ditetapkan pada L2 dan Simpan RegEQ ditetapkan pada Y1 dengan menekan [VARS] [→] 1:Fungsi dan 1:Y1.

Begitu juga, orang bertanya, bagaimana anda mencari garis regresi pada TI 84 Plus?

TI-84: Garis Regresi Kuasa Dua Terkecil (LSRL)

  1. Masukkan data anda dalam L1 dan L2. Nota: Pastikan Plot Stat anda dihidupkan dan menunjukkan Senarai yang anda gunakan.
  2. Pergi ke [STAT] "CALC" "8: LinReg(a+bx). Ini ialah LSRL.
  3. Masukkan L1, L2, Y1 pada penghujung LSRL. [2] L1, [2] L2, [VARS] "Y-VARS" "Y1" [MASUK]
  4. Untuk melihat, pergi ke [Zoom] "9: ZoomStat".

Begitu juga, apakah persamaan untuk garis regresi? Satu linear garis regresi mempunyai persamaan daripada bentuk Y = a + bX, di mana X ialah pembolehubah penerang dan Y ialah pembolehubah bersandar. Cerun barisan ialah b, dan a ialah pintasan (nilai y apabila x = 0).

Di sini, bagaimana anda mencari persamaan regresi daripada data?

Yang Linear Persamaan Regresi The persamaan mempunyai bentuk Y= a + bX, di mana Y ialah pembolehubah bersandar (iaitu pembolehubah yang berjalan pada paksi Y), X ialah pembolehubah bebas (iaitu ia diplot pada paksi X), b ialah cerun garis dan a ialah pintasan-y.

Apakah persamaan regresi kuadratik untuk set data?

A regresi kuadratik ialah proses mencari yang persamaan parabola yang paling sesuai a ditetapkan daripada data . Akibatnya, kita mendapat satu persamaan daripada bentuk: y=ax2+bx+c dengan a≠0. Cara terbaik untuk mencari ini persamaan secara manual adalah dengan menggunakan kaedah kuasa dua terkecil.

Disyorkan: