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V(Variable)  - ,  - 

Valore minimo: min(x)*, min(y) / Valore massimo: max(x)*, max(y)

Quando si seleziona il calcolo statistico a singola variabile:

V(Min/Max) , 

Quando si seleziona il calcolo statistico a doppia variabile:

V(Min/Max)  - 

Primo quartile: Q

* / Mediana: Med* / Terzo quartile: Q

* (solo per calcoli

statistici a singola variabile)

V(Min/Max)  - 

Coefficienti di regressione: a, b / Coefficiente di correlazione: r / Valori

stimati: 𝑥

, 𝑦

V(Regression)  - 

Coefficienti di regressione per la regressione quadratica: a, b, c / Valori

stimati:

𝑥

, 𝑥

, 𝑦

V(Regression)  - 

• 𝑥

, 𝑥

e 𝑦 sono comandi che assumono l’argomento immediatamente

precedente.

Es 2: Per introdurre i dati a singola variabile x = {1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5},

usando la colonna Freq per speciﬁcare il numero di ripetizioni per ogni

elemento {x

; freq

} = {1;1, 2;2, 3;3, 4;2, 5;1} e calcolare la media.

@U(SETUP)(Statistics)(On)

V(Select Type)(1-Variable)

12345

1232

V(Variable)(𝑥

−

)

Es 3: Per calcolare i coefﬁcienti di correlazione della regressione

logaritmica per i seguenti dati a doppia variabile e determinare la formula di

regressione: (x, y) = (20, 3150), (110, 7310), (200, 8800), (290, 9310).

Speciﬁcare Fix 3 (tre cifre decimali) per i risultati.

@U(SETUP)(Statistics)(Off)

@U(SETUP)(Number Format)(Fix)

V(Select Type)(y=a+b･ln(x))

20110200290

3150731088009310

V(Regression)(r)

0.998

V(Regression)(a)

-3857.984

V(Regression)(b)

2357.532

Calcolo dei valori stimati

Sulla base della formula di regressione ottenuta dal calcolo statistico a

doppia variabile, è possibile calcolare il valore stimato di y per un

determinato valore x. Nella formula di regressione, può essere anche

calcolato il valore x corrispondente (due valori, x

e x

, nel caso della

regressione quadratica) per un valore di y.

Es 4: Per determinare il valore stimato per y quando x = 160 nella formula

di regressione prodotta dalla regressione logaritmica dei dati in Es 3.

Speciﬁcare Fix 3 per il risultato. (Eseguire la seguente operazione dopo il

completamento delle operazioni in Es 3.)

160V(Regression)(

𝑦

)

8106.898

1 2 ... 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 ... 47 48

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