สถิติ - Ti 83 การถดถอยเอกซ์โปเนนเชียล

Ti 83 Exponential Regression ใช้ในการคำนวณสมการที่เหมาะกับความสัมพันธ์ร่วมระหว่างชุดของตัวแปรที่แยกไม่ออก

สูตร

$ {y = a \ times b ^ x} $

ที่ไหน -

  • $ {a, b} $ = สัมประสิทธิ์สำหรับเลขชี้กำลัง

ตัวอย่าง

Problem Statement:

คำนวณสมการถดถอยเอกซ์โพเนนเชียล (y) สำหรับจุดข้อมูลต่อไปนี้

เวลา (นาที), Ti 0 5 10 15
อุณหภูมิ (° F), Te 140 129 119 112

Solution:

ลองพิจารณา a และ b เป็นค่าสัมประสิทธิ์สำหรับการถดถอยเลขชี้กำลัง

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)}}} $

ที่ไหน -

  • $ {n} $ = จำนวนรายการทั้งหมด

บันทึก $ {\ sum Ti (Te) = 0 \ times log (140) + 5 \ times log (129) + 10 \ times log (119) + 15 \ times log (112) = 62.0466 \\ [7pt] \ sum บันทึก (L2) = บันทึก (140) + บันทึก (129) + บันทึก (119) + บันทึก (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] \ หมายถึง 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 บันทึก (0.9935)} {4}} \\ [7pt] = e ^ 2.116590964 \\ [7pt] = 8.3028} $

Step 3

การใส่ค่าของ a และ b ในสมการถดถอยเอกซ์โปเนนเชียล (y) เราจะได้

$ {y = a \ times b ^ x \\ [7pt] = 8.3028 \ times 0.9935 ^ x} $