Statistiche - Regressione esponenziale Ti 83
La regressione esponenziale Ti 83 viene utilizzata per calcolare un'equazione che meglio si adatta alla correlazione tra insiemi di variabili indisciriminate.
Formula
$ {y = a \ volte b ^ x} $
Dove -
$ {a, b} $ = coefficienti per l'esponenziale.
Esempio
Problem Statement:
Calcola l'equazione di regressione esponenziale (y) per i seguenti punti dati.
Tempo (min), Ti | 0 | 5 | 10 | 15 |
---|---|---|---|---|
Temperatura (° F), Te | 140 | 129 | 119 | 112 |
Solution:
Consideriamo aeb come coefficienti per la regressione esponenziale.
Step 1
$ {b = e ^ {\ frac {n \ times \ sum Ti log (Te) - \ sum (Ti) \ times \ sum log (Te)} {n \ times \ sum (Ti) ^ 2 - \ times ( Ti) \ times \ sum (Ti)}}} $
Dove -
$ {n} $ = numero totale di elementi.
$ {\ sum Ti log (Te) = 0 \ times log (140) + 5 \ times log (129) + 10 \ times log (119) + 15 \ times log (112) = 62,0466 \\ [7pt] \ sum log (L2) = log (140) + log (129) + log (119) + log (112) = 8,3814 \\ [7pt] \ sum Ti = (0 + 5 + 10 + 15) = 30 \\ [7pt ] \ sum Ti ^ 2 = (0 ^ 2 + 5 ^ 2 + 10 ^ 2 + 15 ^ 2) = 350 \\ [7pt] \ implica b = e ^ {\ frac {4 \ times 62.0466 - 30 \ times 8.3814 } {4 \ times 350 - 30 \ times 30}} \\ [7pt] = e ^ {- 0.0065112} \\ [7pt] = 0,9935} $
Step 2
$ {a = e ^ {\ frac {\ sum log (Te) - \ sum (Ti) \ times log (b)} {n}} \\ [7pt] = e ^ {\ frac {8.3814 - 30 \ times log (0.9935)} {4}} \\ [7pt] = e ^ 2.116590964 \\ [7pt] = 8.3028} $
Step 3
Mettendo il valore di aeb nell'equazione di regressione esponenziale (y), otteniamo.
$ {y = a \ volte b ^ x \\ [7pt] = 8,3028 \ volte 0,9935 ^ x} $