Casio FX-9750GII-SC User Guide - Page 157

Estimated Value Calculation for Regression Graphs, and then press

Page 157 highlights

 • Linear Regression (ax + b MSe = 1 n - 2 n i=1 (yi - (axi + b))2  (a + bx MSe = 1 n - 2 n (yi - (a + bxi))2 i=1  • Quadratic Regression MSe = 1 n - 3 n (yi - (axi2+ bxi + c))2 i=1  • Cubic Regression MSe = 1 n - 4 n i=1 (yi - (axi3+ bxi2+ cxi + d ))2  • Quartic Regression MSe = 1 n - 5 n (yi - (axi4+ bxi3 + cxi2 + dxi + e))2 i=1  • Logarithmic Regression MSe = 1 n - 2 n i=1 (yi - (a + b ln xi ))2  • Exponential Repression (a·ebx) .......MSe = 1 n - 2 n i=1 (ln yi - (ln a + bxi ))2  (a·bx)........MSe = 1 n - 2 n (ln yi - (ln a + (ln b) · xi ))2 i=1  • Power Regression MSe = 1 n - 2 n (ln yi - (ln a + b ln xi ))2 i=1  • Sin Regression MSe = 1 n - 2 n i=1 (yi - (a sin (bxi + c) + d ))2  • Logistic Regression MSe = 1 n - 2 n i=1 yi - 1 C + ae-bxi 2 S Estimated Value Calculation for Regression Graphs The STAT mode also includes a Y-CAL function that uses regression to calculate the estimated y-value for a particular x-value after graphing a paired-variable statistical regression. The following is the general procedure for using the Y-CAL function. 1. After drawing a regression graph, press (G-SLV)(Y-CAL) to enter the graph selection mode, and then press U. If there are multiple graphs on the display, use D and A to select the graph you want, and then press U. • This causes an x-value input dialog box to appear. 2. Input the value you want for x and then press U. • This causes the coordinates for x and y to appear at the bottom of the display, and moves the pointer to the corresponding point on the graph. 6-17

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• Linear Regression (
ax
+
b
)
.............
(
a
+
bx
)
.............
• Quadratic Regression
.....................
• Cubic Regression
...........................
• Quartic Regression
........................
• Logarithmic Regression
..................
• Exponential Repression (
a
·
e
bx
)
.......
(
a
·
b
x
)
........
• Power Regression
..........................
• Sin Regression
...............................
• Logistic Regression
........................
Estimated Value Calculation for Regression Graphs
The
STAT
mode also includes a Y-CAL function that uses regression to calculate the estimated
y
-value for a particular
x
-value after graphing a paired-variable statistical
regression.
The following is the general procedure for using the Y-CAL function.
1. After drawing a regression graph, press
(G-SLV)
(Y-CAL) to enter the graph
selection mode, and then press
.
If there are multiple graphs on the display, use
and
to select the graph you want,
and then press
.
• This causes an
x
-value input dialog box to appear.
2. Input the value you want for
x
and then press
.
• This causes the coordinates for
x
and
y
to appear at
the bottom of the display, and moves the pointer to the
corresponding point on the graph.
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(
y
i
–(
ax
i
+
b
))
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(
y
i
–(
ax
i
+
b
))
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(
y
i
–(
a
+
bx
i
))
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(
y
i
–(
a
+
bx
i
))
2
MSe
=
1
n
– 3
i
=1
n
(
y
i
–(
ax
i
+
bx
i
+
c
))
2
2
MSe
=
1
n
– 3
i
=1
n
(
y
i
–(
ax
i
+
bx
i
+
c
))
2
2
MSe
=
1
n
– 4
i
=1
n
(
y
i
–(
ax
i
3
+
bx
i
+
cx
i
+
d
))
2
2
MSe
=
1
n
– 4
i
=1
n
(
y
i
–(
ax
i
3
+
bx
i
+
cx
i
+
d
))
2
2
MSe
=
1
n
– 5
i
=1
n
(
y
i
–(
ax
i
4
+
bx
i
3
+
cx
i
+
dx
i
+
e
))
2
2
MSe
=
1
n
– 5
i
=1
n
(
y
i
–(
ax
i
4
+
bx
i
3
+
cx
i
+
dx
i
+
e
))
2
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(
y
i
–(
a
+
b
ln
x
i
))
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(
y
i
–(
a
+
b
ln
x
i
))
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(
ln
y
i
–(
ln
a
+
bx
i
))
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(
ln
y
i
–(
ln
a
+
bx
i
))
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(
ln
y
i
–(
ln
a
+
(ln
b
)
· x
i
))
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(
ln
y
i
–(
ln
a
+
(ln
b
)
· x
i
))
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(
ln
y
i
–(
ln
a
+
b
ln
x
i
))
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(
ln
y
i
–(
ln
a
+
b
ln
x
i
))
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(
y
i
–(
a
sin
(
bx
i
+
c
)+
d
))
2
MSe
=
1
n
– 2
i
=1
n
(
y
i
–(
a
sin
(
bx
i
+
c
)+
d
))
2
MSe
=
1
n
– 2
1 +
ae
bx
i
C
i
=1
n
y
i
2
MSe
=
1
n
– 2
1 +
ae
bx
i
C
i
=1
n
y
i
2