Texas Instruments voyage 200 User Manual - Page 546

Calc Type, Description, OneVar, TwoVar, CubicReg, ExpReg, LinReg, y=ax+b, y=a+b lnx, Logistic, MedMed

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Calc Type OneVar TwoVar CubicReg ExpReg LinReg LnReg Logistic MedMed Description One-variable statistics - Calculates the statistical variables. Two-variable statistics - Calculates the statistical variables. Cubic regression - Fits the data to the third-order polynomial y=ax3+bx2+cx+d. You must have at least four data points. • For four points, the equation is a polynomial fit. • For five or more points, it is a polynomial regression. Exponential regression - Fits the data to the model equation y=abx (where a is the y-intercept) using a leastsquares fit and transformed values x and ln(y). Linear regression - Fits the data to the model y=ax+b (where a is the slope, and b is the y-intercept) using a leastsquares fit and x and y. Logarithmic regression - Fits the data to the model equation y=a+b ln(x) using a least-squares fit and transformed values ln(x) and y. Logistic regression - Fits the data to the model y=a/(1+bùe^(cùx))+d and updates all the system statistics variables. Median-Median - Fits the data to the model y=ax+b (where a is the slope, and b is the y-intercept) using the medianmedian line, which is part of the resistant line technique. Summary points medx1, medy1, medx2, medy2, medx3, and medy3 are calculated and stored to variables, but they are not displayed on the STAT VARS screen. Statistics and Data Plots 546

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  • 987
  • 988
  • 989
  • 990
  • 991
  • 992
  • 993
  • 994
  • 995
  • 996
  • 997
  • 998
  • 999
  • 1,000
  • 1,001
  • 1,002
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  • 1,004
  • 1,005
  • 1,006
  • 1,007
  • 1,008

Statistics and Data Plots
546
Calc Type
Description
OneVar
One-variable statistics — Calculates the statistical variables.
TwoVar
Two-variable statistics — Calculates the statistical variables.
CubicReg
Cubic regression — Fits the data to the third-order
polynomial
y=ax
3
+bx
2
+cx+d
. You must have at least four
data points.
For four points, the equation is a polynomial fit.
For five or more points, it is a polynomial regression.
ExpReg
Exponential regression — Fits the data to the model
equation
y=ab
x
(where a is the y-intercept) using a least-
squares fit and transformed values
x
and
ln(y)
.
LinReg
Linear regression — Fits the data to the model
y=ax+b
(where a is the slope, and b is the y-intercept) using a least-
squares fit and x and y.
LnReg
Logarithmic regression — Fits the data to the model
equation
y=a+b ln(x)
using a least-squares fit and
transformed values
ln(x)
and
y
.
Logistic
Logistic regression — Fits the data to the model
y=a/(1+b
ù
e^(c
ù
x))+d
and updates all the system statistics
variables.
MedMed
Median-Median — Fits the data to the model
y=ax+b
(where
a is the slope, and b is the y-intercept) using the median-
median line, which is part of the resistant line technique.
Summary points
medx1
,
medy1
,
medx2
,
medy2
,
medx3
,
and
medy3
are calculated and stored to variables, but they
are not displayed on the STAT VARS screen.