按摩棒哪个牌子好:Casio FX-50F 功能的详细使用说明?

(1) 普通统计功能 ( SD / LR 模式 ) (2) 线性回归 ( Linear Regression )

1:要使用普通统计功能，在 FX-50F / 3600PV / 3800P / Truly SC-111 上，可按 MODE 3 将计算机转入 SD 模式。由於 FX-3900PV 没有 SD 模式，所以 FX-3900PV 的使用者请按 MODE 2 将计算机转入 LR 模式。

特别注意：在开始输入数据前，请务必先按 KAC ( SHIFT AC ) 将所有统计记忆删除 ( 此点非常重要，切记。)，否则计算结果会有偏差。

统计的数据输入需要使用 DATA 命令。DATA 命令的按键不同的计算机会有不同，FX-50F / 3800P / Truly SC-111 使用者请按 M+ ( 此时 M+ 会失去原有功能 )，而 FX-3600PV / 3900PV 使用者请按 RUN。

以下假设使用 SD 模式输入及计算。如果要使用 LR 模式，输入程序基本上和 SD 模式一样，但计算程序有少许分别。请看以下例子：

例一：计算以下一组数值 1, 2, 3, 6, 8, 10, 12, 15 的算术平均数 ( Arithmetic Mean ) 及标准差 ( Standard Deviation )。

输入 1 DATA 2 DATA 3 DATA 6 DATA 8 DATA 10 DATA 12 DATA 15 DATA ( 每一个数值后按 DATA 输入计算机 )，然后再按

SHIFT 1 显示 7.125 ( 算术平均数 Arithmetic Mean )
SHIFT 2 显示 4.702 ( 标准差 Standard Deviation )
SHIFT 3 显示 5.027 ( 样本标准差 Sample Standard Deviation )
Kout 1 显示 583 ( 数据的平方总和 Sum of Squares )
Kout 2 显示 57 ( 数据的总和 Sum )
Kout 3 显示 8 ( 数据的数量 Total Frequency )

如果是使用 LR 模式 ( FX-3900PV 或其他计算机 )，则在输入数据后，再按

SHIFT 4 显示 7.125 ( 算术平均数 Arithmetic Mean )
SHIFT 5 显示 4.702 ( 标准差 Standard Deviation )
SHIFT 6 显示 5.027 ( 样本标准差 Sample Standard Deviation )
Kout 4 显示 583 ( 数据的平方总和 Sum of Squares )
Kout 5 显示 57 ( 数据的总和 Sum )
Kout 3 显示 8 ( 数据的数量 Total Frequency )

如果输入数据时出错，可使用 DEL 命令 ( FX-50F / 3800P / Truly SC-111 按 SHIFT M+，FX-3600PV / 3900PV 按 SHIFT RUN )。例如上例中，如果错误输入了 11 DATA，可按 11 DEL，再重新输入正确数值。

例二：计算下列数据的算术平均数 ( Arithmetic Mean ) 及标准差 ( Standard Deviation )。

数值 1 4 6 9 12 16
频数 ( Frequency ) 12 18 25 20 11 14

输入 1 × 12 DATA 4 × 18 DATA 6 × 25 DATA
9 × 20 DATA 12 × 11 DATA 16 × 14 DATA

( 基本上输入方式是按入 数据 × 频数 DATA。) 然后再按

SHIFT 1 显示 7.7 ( 算术平均数 Arithmetic Mean )
SHIFT 2 显示 4.538 ( 标准差 Standard Deviation )
SHIFT 3 显示 4.560 ( 样本标准差 Sample Standard Deviation )
Kout 1 显示 7988 ( 数据的平方总和 Sum of Squares )
Kout 2 显示 770 ( 数据的总和 Sum )
Kout 3 显示 100 ( 频数总数 Total Frequency )

使用 LR 模式 ( FX-3900PV 或其他计算机 ) 的按法请参阅例一。错误输入亦可使用 DEL 命令清除。

完成统计计算后，请按 MODE . 将计算机转回 RUN 模式。

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2:线性回归 ( Linear Regression ) (1) 普通统计功能 ( SD / LR 模式 ) 到页尾

线性回归 ( Linear Regression ) 是一种分析数据方法，目的是透过分析两个变数 x 及 y 的数据去看看它们是否有线性关系 ( Linear Relationship )，亦即是说 x 和 y 之间的关系是否可以以 y = A + Bx 表示，其中 A 和 B 是常数 ( Constant )。要计算 A 和 B 的数值，计算机会使用最少平方法 ( Method of Least Squares )，同时亦会透过计算一个称为 Correlation Coefficient 的数值去判定 x 和 y 是否有线性关系。

要进行线性回归计算，请先按 MODE 2 将计算机转入 LR 模式。

特别注意：在开始输入数据前，请务必先按 KAC ( SHIFT AC ) 将所有统计记忆删除 ( 此点非常重要，切记。)，否则计算结果会有偏差。

由於每个变数数据需要各自输入，所以要使用 xD,yD ( 按 ( 键 ) 及 DATA 命令。输入方法请看以下例子：

利用直线回归分析下列数据以决定 x 及 y 是否有线性关系 ( 以 y = A + Bx 表示 )：

x 12 14 16 18 20 22
y 8.85 8.31 7.67 7.01 6.39 5.68

并求 (a) 当 x = 15 时 y 的值 (b) 当 y = 6 时 x 的值

输入 12 xD,yD 8.85 DATA 14 xD,yD 8.31 DATA
16 xD,yD 7.67 DATA 18 xD,yD 7.01 DATA
20 xD,yD 6.39 DATA 22 xD,yD 5.68 DATA

( 基本上输入方式是按入 数据 x xD,yD 数据 y DATA。) 然后再按

SHIFT 1 显示 17 ( x 的算术平均数 Arithmetic Mean of x )
SHIFT 2 显示 3.416 ( x 的标准差 Standard Deviation of x )
SHIFT 3 显示 3.742 ( x 的样本标准差 Sample Standard Deviation of x )
SHIFT 4 显示 7.318 ( y 的算术平均数 Arithmetic Mean of y )
SHIFT 5 显示 1.087 ( y 的标准差 Standard Deviation of y )
SHIFT 6 显示 1.191 ( y 的样本标准差 Sample Standard Deviation of y )
Kout 1 显示 1804 ( x 的数据平方总和 Sum of Squares of x )
Kout 2 显示 102 ( x 的数据总和 Sum of x )
Kout 3 显示 6 ( 数据的数量 Total Frequency )
Kout 4 显示 328.442 ( y 的数据平方总和 Sum of Squares of y )
Kout 5 显示 43.91 ( y 的数据总和 Sum of y )
Kout 6 显示 724.2 ( xy 的数据总和 Sum of xy )
SHIFT 7 显示 12.727 ( A 的数值，回归线 Regression Line 的 y 轴截距 y-intercept )
SHIFT 8 显示 –0.318 ( B 的数值，回归线 Regression Line 的斜率 slope )
SHIFT 9 显示 –0.99936 ( Correlation Coefficient 的数值，如果这个数接近 1 或 –1，则表示可相信 x 及 y 有线性关系 )
15 ) 显示 7.955 ( x = 15 时 y 的数值 )
6 SHIFT ) 显示 21.144 ( y = 6 时 x 的数值 )

( 上面的 ) 及 SHIFT ) 按键是分别用於估计当已知 x ( 或 y ) 的数值时，y ( 或 x ) 的近似值。)

完成统计计算后，请按 MODE . 将计算机转回 RUN 模式。