Casio FC-200V User Guide - Page 127

Exponential Regression, Logarithmic Regression ln X

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Logarithmic Regression (ln X) Σy - B.Σlnx A = n n.Σ(lnx)y - Σlnx.Σy B = n.Σ(lnx)2 - (Σlnx)2 r = n.Σ(lnx)y - Σlnx.Σy {n.Σ(lnx)2 - (Σlnx)2}{n.Σy2 - (Σy)2} y - A m=e B n = A + Blnx e Exponential Regression (e^X) ( ) A = exp Σlny - B.Σx n n.Σxlny - Σx.Σlny B = n.Σx2 - (Σx)2 r = n.Σxlny - Σx.Σlny {n.Σx2 - (Σx)2}{n.Σ(lny)2 - (Σlny)2} m = lny - lnA B n = AeBx ab Exponential Regression (A•B^X) ( ) A = exp Σlny - B.Σx n ( ) n.Σxlny - Σx.Σlny B = exp n.Σx2 - (Σx)2 r = n.Σxlny - Σx.Σlny {n.Σx2 - (Σx)2}{n.Σ(lny)2 - (Σlny)2} m = lny - lnA lnB n = ABx E-125

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E-125
ab
Exponential Regression (A•B^X)
A
=
exp
(
)
n
Σ
ln
y
–
B
.
Σ
x
B
=
exp
(
)
n
.
Σ
x
2
–
(
Σ
x
)
2
n
.
Σ
x
ln
y
–
Σ
x
.
Σ
ln
y
r
=
{
n
.
Σ
x
2
–
(
Σ
x
)
2
}{
n
.
Σ
(
ln
y
)
2
–
(
Σ
ln
y
)
2
}
n
.
Σ
x
ln
y
–
Σ
x
.
Σ
ln
y
m
=
ln
B
ln
y –
ln
A
n
=
AB
x
A
=
exp
(
)
n
Σ
ln
y
–
B
.
Σ
x
B
=
n
.
Σ
x
2
–
(
Σ
x
)
2
n
.
Σ
x
ln
y
–
Σ
x
.
Σ
ln
y
r
=
{
n
.
Σ
x
2
–
(
Σ
x
)
2
}{
n
.
Σ
(
ln
y
)
2
–
(
Σ
ln
y
)
2
}
n
.
Σ
x
ln
y
–
Σ
x
.
Σ
ln
y
m
=
B
ln
y –
ln
A
n
=
Ae
Bx
e
Exponential Regression (
e
^X)
Logarithmic Regression (ln X)
A
=
n
Σ
y
–
B
.
Σ
ln
x
B
=
n
.
Σ
(
ln
x
)
2
–
(
Σ
ln
x
)
2
n
.
Σ
(
ln
x
)
y
–
Σ
ln
x
.
Σ
y
r
=
{
n
.
Σ
(
ln
x
)
2
–
(
Σ
ln
x
)
2
}{
n
.
Σ
y
2
–
(
Σ
y
)
2
}
n
.
Σ
(
ln
x
)
y
–
Σ
ln
x
.
Σ
y
n
=
A
+
B
ln
x
m
=
e
y
–
A
B