Casio fx-5800P - Handbuch (Seite 90)

G-89
Beispiel 2: Die nebenstehenden Daten zeigen das Gewicht
eines Neugeborenen an verschiedenen Tagen
nach der Geburt.
1 Ermitteln Sie die Regressionsformel und den Korrelations-
koeffi zienten über die lineare Regression der Daten.
2 Ermitteln Sie die Regressionsformel und den Korrelations-
koeffi zienten über die logarithmische Regression der Daten.
3 Sagen Sie auf Basis der geeignetesten Regressionsformel
für den Datentrend gemäß den Regressionsergebnissen
voraus, welches Gewicht 350 Tage nach der Geburt zu
erwarten ist.
Zahl der
Tage
Gewicht (g)
20 3150
50 4800
80 6420
110 7310
140 7940
170 8690
200 8800
230 9130
260 9270
290 9310
320 9390
Bedienungsvorgang
REG-Modus wählen:
N4(REG)
FreqOff als Einstellung für die statistische Frequenz wählen:
1N(SETUP)c5(STAT)2(FreqOff)
Tagezahldaten in die X-Spalte eingeben:
20E50E80E110E140E170E
200E230E260E290E320E
Gewichtsdaten in die Y-Spalte eingeben:
ce3150
E4800E6420E7310E
7940E8690E8800E9130E
9270E9310E9390E
(1) Lineare Regression
Ergebnisanzeige für lineare Regression anzeigen:
z6(RESULT)2(Reg)1(Line)
(2) Verteilung über logarithmische Regression
Ergebnisanzeige für logarithmische Regression anzeigen:
Jz6(RESULT)2(Reg)3(Log)
(3) Gewichtsprognose
Der Absolutwert des Korrelationskoeffi zienten liegt nahe an 1, weshalb logarithmische
Regression zur Berechnung verwendet wird.
n für
x = 350 ermitteln:
Jz1( /COMP)350z7(STAT)
2(VAR)ccc7(n)E