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[fx-570][fx-350] (2차) 회귀 분석으로 2변수 (2-Var) 통계 분석 하기
1. 2변수 분석? 2-Var Statistics
[fx-350] 이나 [fx-570] 시리즈의 통계모드에는 1-Var (1-변수) 분석 기능이 있습니다. 즉 x 라는 변수 리스트에 있는 DATA 의 평균, 합(∑x), 표준편차(sx, σx) 등을 구하는 기능입니다.
여기서 한발 나아가서 두가지 변수를 한꺼번에 분석하면 좋은데 이들 계산기에는 '2-Var 모드'가 따로 마련되어 있지 않습니다.
하지만, 포기하긴 이르죠.
2. 회귀 분석(Regression)의 활용
회귀(Regression) 분석은 'x변수 DATA와 y변수 DATA 의 관계(식)를 찾아내는 것'입니다.
그래서 필수적으로 x와 y 를 각각 그리고 같이 분석하는 과정을 거쳐야 합니다.
그렇습니다. '2-Var 통계 분석'은 회귀분석 과정에 포함되어 있으니, 여기에서 필요한 결과 값만 뽑아 쓰면 되는 겁니다.
회귀 분석 모드는 여러 방정식 형태로 찾을 수 있는데, 회귀 결과를 찾는 과정이 아니라면, 선형이든 뭐든 아무꺼나 사용하셔도 관계가 없습니다.
3. 2-Var 통계분석 예제 [fx-570ES]
※ 변수 DATA
| x | y |
|---|---|
| 166 | 55 |
| 174 | 70 |
| 171 | 70 |
| 180 | 83 |
└ y 에는 x의 확률값을 넣을 수 없습니다.
- 통계 모드 선택 (2차 회귀)
【MODE】【3】【3】
* 선형 회귀(A+BX)를 선택해도 상관은 없습니다만, 여기서는 2차 회귀를 선택하였습니다.
- DATA 입력

다 입력하고 【AC】
- 통계변수값 확인
【SHIFT】【1】【3】 Sum - ∑(x^2)
- ∑x
- ∑(y^2)
- ∑y
- ∑(x*y)
- ∑(x^3)
- ∑(x^2*y)
- ∑(x^4)
【SHIFT】【1】【4】 Var - 변량 : n
- 평균 : x바, y바
- 모 표준편차 : σx, σy
- 표본 표준편차 : sx, sy
【SHIFT】【1】【5】 Reg - 회귀 분석 결과이므로 안봐도 됨
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여기에 나오지 않는 통계값은 위 통계값들을 활용해서 구합니다.
예) x-y 공분산
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세상의모든계산기 님의 최근 댓글
fx-570 CW 는 아래 링크에서 https://allcalc.org/56026 2025 10.24 불러오기 할 때 변수값을 먼저 확인하고 싶을 때는 VARIABLE 버튼 【⇄[x]】목록에서 확인하고 Recall 하시면 되고, 변수값을 이미 알고 있을 때는 바로 【⬆️SHIFT】【4】로 (A)를 바로 입력할 수 있습니다. 2025 10.24 fx-570 CW 로 계산하면? - 최종 확인된 결과 값 = 73.049507058478629343538 (23-digits) - 오차 = 6.632809104889414877 × 10^-19 꽤 정밀하게 나온건 맞는데, 시뮬레이션상의 22-digits 와 오차 수준이 비슷함. 왜 그런지는 모르겠음. - 계산기중 정밀도가 높은 편인 HP Prime CAS모드와 비교해도 월등한 정밀도 값을 가짐. 2025 10.24 HP Prime 에서 <Home> 73.0495070344 (12-decimal-digits) // python 시뮬레이션과 일치 <CAS> 21자리까지 나와서 이상하다 싶었는데, Ans- 에서 자릿수를 더 늘려서 빼보니, 뒷부분 숫자가 아예 바뀌어버림. 버그인가? (전) 73.0495070584718691243 (21-digits ????) (후) 73.0495070584718500814401 (24-digits ????) 찾아보니 버그는 아니고, CAS에서는 십진수가 아니라 2진수(bit) 단위로 처리한다고 함. Giac uses 48 bits mantissa from the 53 bits from IEEE double. The reason is that Giac stores CAS data (gen type) in 64 bits and 5 bits are used for the data type (24 types are available). We therefore loose 5 bits (the 5 low bits are reset to 0 when a double is retrieved from a gen). 출처 : https://www.hpmuseum.org/cgi-bin/archv021.cgi?read=255657 일단 오차를 놓고 보면 16-decimal-digits 수준으로 보임. 2025 10.23 khiCAS 에서 HP 39gII 에 올린 khiCAS는 254! 까지 계산 가능, 255! 부터는 ∞ fx-9750GIII 에 올린 khiCAS는 factorial(533) => 425760136423128437▷ // 정답, 10진수 1224자리 factorial(534) => Object too large 2025 10.23