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[fx-570][fx-350] STAT 통계 모드 진행 과정 (변수 분석, 회귀 분석 등 전반)
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- 2025.09.23 - 14:40 2015.03.12 - 09:47 35034 21
1. 통계 변수 분석 (STAT) 모드란?
통계 계산 모드는 통계 데이터를 입력하는 것만으로, 각종 통계 결과를 쉽게 확인할 수 있는 모드입니다.
(350이나 570 등의) 기초형 계산기에서는 아주 기본적인 통계변수의 결과만 찾아줍니다.
* 국내 ES PLUS 계열에는 분포Distribution 기능이 빠져 있으니,
통계 목적으로는 fx-570EX 급을 구입하시는게 좋겠습니다. 결과 확인도 훨씬 수월합니다. fx-570 CW 도 비슷합니다.
(그래핑 계산기급 이상의) 고급형 계산기에서는 Graph / Plot / Datagram 등을 그려주는 기능이 있습니다.
2. 주의사항
- [fx-350]기종과 [fx-570]기종은 STAT 모드 진입 버튼이 다릅니다. 진입 후에는 차이가 없습니다.
예) 1-VAR(1변수분석)
[fx-570ES]는 【MODE】【3】【1】
[fx-570EX]는 【MENU】【6】【1】
[fx-350ES]는 【MODE】【2】【1】
이하, 본문은 [fx-570ES] 기종을 기준으로 설명되어 있으므로 감안하고 읽으시기 바랍니다.
- 모드가 변경되면 이미 입력한 데이터 값이 '초기화'될 수가 있습니다. 따라서 모드 변경시 주의하셔야 합니다.
예를 들어 【MODE】【3】【2】 로 선형회귀 결과를 확인하다가, 동일한 데이터로 다른 타입에 속하는 지수회귀 결과를 보려고 할 때, 【MODE】【3】【6】 을 누르면 선형회귀에서 입력해놓은 데이터가 다 날아갑니다. 따라서 【AC】 누른 후에 【SHIFT】【1】【1】 을 눌러서 STAT 모드 내부에서 Type만을 변경하여야 합니다.
- [MS] 기종은 [ES] 기종과 사용 방법이 약간 다를 수 있습니다. [EX] 기종도 마찬가지구요.
https://allcalc.org/8114
본문은 [ES] 기종을 기준으로 설명되어 있습니다.
3. 계산 진행 과정 (입력 순서)
계산기의 통계 모드는 처음 사용할 때 굉장히 복잡해 보일 수 있는데, 핵심과정만 구분할 수 있으면 하나도 어렵지 않습니다.
- TYPE 결정 【SHIFT】【1】 【1】
여러 통계 모드 중에서 어떤 (Type의) 기능을 사용할지 결정
https://allcalc.org/6167
* Type 은 통계 계산 과정 중 언제라도 변경할 수 있습니다. 이 때 DATA를 초기화할지 결정할 수 있습니다.
- DATA 입력/수정/확인【SHIFT】【1】 【2】
데이터를 입력하고 수정합니다.
입력한 데이터는 통계(STAT)모드 내에서 언제라도 수정 가능합니다.
모드 변경으로만 넘어가지 않으면 입력해 둔 DATA값이 초기화되지 않습니다.
- 결과 확인
【AC】 를 눌러서 통계 DATA 입력모드에서 나옵니다.
【SHIFT】【1】 을 눌러서 (Sum, Var 등의) 통계 변수값을 확인합니다.
(EX 기종은 【OPTN】 을 눌러서 통계 변수값을 확인합니다.)
4. 통계 분석 결과 (사용가능한 변수)
| Sum |
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| Var |
|
| Reg |
|
※ 통계 모드에 따라 사용 가능한 변수 종류가 달라집니다.
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댓글21
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세상의모든계산기
예시 : 1-VAR(1변수 분석) [fx-570ES]
- 문제 : 데이터가 {1, 2, 3, 4, 5, 6} 일 때, 표본 표준편차를 구한다.
- 계산기 입력 :
【MODE】【3】【1】 : 1-VAR, DATA 입력 화면으로 이동
【1】【=】【2】【=】【중간생략】【6】【=】 : DATA 입력 완료
【AC】 : STAT 기본 화면으로 이동
【SHIFT】【1】【4】 Var : 원하는 통계 변수 선택 (문제에서는 표본의 표준편차)
【4】【=】 : sx (표본표준편차) 선택
- 결과의 확인
- 모표준편차와 표본표준편차를 구분하여 사용합니다.
- ∑x 나 ∑x² 와 같은 변수는 【SHIFT】【1】【3】 Sum 항목에서 찾아볼 수 있습니다.
- 문제 : 데이터가 {1, 2, 3, 4, 5, 6} 일 때, 표본 표준편차를 구한다.
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세상의모든계산기
편차 제곱합(SSy) 구하는 방법
문제
회귀(REG) 계산에서 DATA를 입력하고,
y의 편차 제곱합 = ∑((yi-y바)²) 을 구하려 함.
(1 변수 DATA 라면 REG 모드로 갈 필요없이 1-VAR 에서 구하시면 됩니다.)방법 (택1)
- 표준편차를 이용
$ \sigma_x = \sqrt{\frac{SSX}{n}} $ 이기 때문 - 수정항(CT) 를 이용하여 구할 수 있음.
S = ∑ vi2 = ∑ ( xi - x )2
= ∑ (xi2 - 2 xi x + x2 )
= ∑ xi2 - 2 x ∑ xi + n x2
= ∑ xi2 - 2 ( ∑ xi ) / n × ∑ xi + n ( ∑ xi / n )2
= ∑ xi2 - ( ∑ xi )2 / nhttp://q-engineering.pe.kr/6_1.htm
- 표준편차를 이용
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세상의모든계산기
SSx 예제
http://kin.naver.com/qna/detail.nhn?d1id=11&dirId=1131&docId=288088531
- 【MODE】【3】【1】 : 1-VAR 모드로 진입
- DATA 입력
입력 마쳤으면 【AC】
- 【SHIFT】【1】【4】【3】
【x²】【×】【5】
(변량이 5개로 많지 않으므로, n을 찾아서 입력하기 보다 숫자로 대입하는 편이 좋겠습니다.)
- 【MODE】【3】【1】 : 1-VAR 모드로 진입
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세상의모든계산기
제가 정확한 답변을 드릴 수 없어서 ChatGPT-4o 의 답변을 대신 달아드립니다.
편차의 제곱합(SSX)을 계산할 때 모표준편차를 사용하는 이유와 표본표준편차를 사용하는 이유는 통계 분석의 맥락에 따라 다릅니다.
1. **모표준편차와 모분산**:
- 모표준편차(\(\sigma\))는 전체 모집단의 분산과 표준편차를 계산할 때 사용됩니다.
- 모표준편차를 사용할 때는 모집단의 모든 데이터를 알고 있는 경우에 해당하며, 모분산 \(\sigma^2\)를 이용하여 **SSX**를 계산할 수 있습니다:
\[
SSX = \sigma^2 \times n
\]
- 이 방법은 모집단 전체를 대상으로 하는 경우에 적용됩니다.2. **표본표준편차와 표본분산**:
- 표본표준편차(s)는 모집단의 일부인 표본에서 계산된 표준편차로, 표본의 데이터만 가지고 분석을 수행할 때 사용됩니다.
- 표본표준편차를 사용할 때는 표본의 분산을 구하는 데 필요하며, 표본의 분산 \(s^2\)를 사용하여 표본 데이터의 편차 제곱합을 계산할 수 있습니다:
\[
SSX = s^2 \times (n - 1)
\]
- 이 방법은 표본에서 모집단을 추정할 때 적합합니다.따라서, **모표준편차**를 사용하는 것은 모집단 전체를 대상으로 하는 경우이고, **표본표준편차**는 표본을 대상으로 하는 경우입니다. 분석의 맥락에 따라 적절한 값을 사용해야 합니다.
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세상의모든계산기
현재 입력된 DATA Set
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DATA Set 으로 계산된 변량
1) 변량을 하나하나 확인하거나,
2) 변량을 이용해 계산을 하거나뭘 하더라도
이미 입력되어 있는 DATA Set 은 계속 남아 있습니다.따라서 현재 입력되어 있는 DATA는 언제라도 확인 가능합니다.
이미 입력된 DATA가 없어지는 것은,
1) 모드를 변경할 때
2) 리셋할 때 (Setup Data / Initialize All)
뿐입니다.
"계산기를 OFF 할 때 / 자동 OFF 될 때" 도 없어지는 줄 알았는데, fx-991EX 로 해보니 남아 있네요.
4단까지 댓글 가능 - 5
세상의모든계산기 님의 최근 댓글
V2 갱신 (nonK / K-Type 통합형) 예전에는 직접 코드작성 + AI 보조 하여 프로그램 만들었었는데, 갈수록 복잡해져서 손 놓고 있었습니다. 이번에 antigravity 설치하고, 테스트 겸 새로 V2를 올렸습니다. 직접 코드작성하는 일은 전혀 없었고, 바이브 코딩으로 전체 작성했습니다. "잘 했다 / 틀렸다 / 계산기와 다르다." "어떤 방향에서 코드 수정해 봐라." AI가 실물 계산기 각정 버튼의 작동 방식에 대한 정확한 이해는 없는 상태라서, V1을 바탕으로 여러차례 수정해야 했습니다만, 예전과 비교하면 일취월장 했고, 훨씬 쉬워졌습니다. 2026 02.04 A) 1*3*5*7*9 = 계산 945 B) √ 12번 누름 ㄴ 12회 해도 되고, 14회 해도 되는데, 횟수 기억해야 함. ㄴ 횟수가 너무 적으면 오차가 커짐 ㄴ 결과가 1에 매우 가까운 숫자라면 된 겁니다. 1.0016740522338 C) - 1 ÷ 5 + 1 = 1.0003348104468 D) × = 을 (n세트) 반복해 입력 ㄴ 여기서 n세트는, B에서 '루트버튼 누른 횟수' 3.9398949655688 빨간 부분 숫자에 오차 있음. (소숫점 둘째 자리 정도까지만 반올림 해서 답안 작성) 참 값 = 3.9362834270354... 2026 02.04 1. 분모 먼저 계산 400 × 10000 = 100 × 6000 = GT 결과값 4,600,000 역수 처리 ÷÷== 결과값 0.00000021739 2. 분자 곱하기 ×3 00 00 00 ×4 00 ×1 00 00 최종 결과 = 2,608,695.65217 2026 02.04 해결 방법 1. t=-1 을 기준으로 그래프를 2개로 나누어 표현 ㄴ 근데 이것도 tstep을 맞추지 않으면 문제가 발생할 것기도 하고, 상관이 없을 것 같기도 하고... 모르겠네요. 2. t=-1 이 직접 계산되도록 tstep을 적절하게 조정 tstep=0.1 tstep=0.01 도 해 보고 싶지만, 구간 크기에 따라 최소 tstep 이 변하는지 여기서는 0.01로 설정해도 0.015로 바뀌어버립니다. 그래서 tstep=0.02 로 하는게 최대한 긴 그래프를 얻을 수 있습니다. 2026 02.02 불연속 그래프 ti-nspire는 수학자처럼 연속적인 선을 그리는 것이 아니라, 정해진 `tstep` 간격으로 점을 찍고 그 점들을 직선으로 연결하는 'connect-the-dots' 방식으로 그래프를 그립니다. 여기에 tstep 간격에 따라 특이점(분모=0)이 제외되어 문제가 나타난 것입니다. seq(−2+0.13*t,t,0,23) {−2.,−1.87,−1.74,−1.61,−1.48,−1.35,−1.22,−1.09,−0.96,−0.83,−0.7,−0.57,−0.44,−0.31,−0.18,−0.05,0.08,0.21,0.34,0.47,0.6,0.73,0.86,0.99} t=-1 에서 그래프를 찾지 않습니다. 그 좌우 값인 −1.09, −0.96 두 값의 그래프값을 찾고, Window 범위를 보고 적당히 (연속되도록) 이어서 그래프를 완성하는 방식입니다. 그래서 t=-1에서도 그래프 값이 존재하는 것입니다. 2026 02.02