- CASIO 공통
[fx-350MS][fx-570MS] 통계 기능에서 MS 기종의 특징(ES 기종과 다른점)
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- 2023.08.03 - 09:32 2015.10.14 - 11:02 7783 1
[MS]의 (기본) 통계기능도 [ES] 기종과 큰 틀에서 다르지 않습니다. 통계기능의 전반적인 이해를 위해서는 아래 공통 설명글을 읽어보시면 됩니다.
http://www.allcalc.org/5615
[fx-570][fx-350] STAT 통계계산 기능 전반 설명 (평균, 표준편차, 회귀 분석 등)
통계 계산 순서
- 통계 모드 진입 :
(SD, 기본통계계산) 혹은 
(REG, 회귀분석) - 데이터 (초기화 후) 입력 : 【DT】 키로 변수 입력
STAT 모드에서는
(M+)키가 【DT】 키로 작동! 【SHIFT】 나 【ALPHA】 키 누를 필요 없음! - 통계 변수 (계산 및) 불러내기 :
(S-VAR) 또는 (S-SUM) 에서 변수 골라서 확인
데이터 수정
데이터를 잘 못 입력하였다면 데이터를 초기화하고 다시 입력해도 되지만, 잘 못 입력한 것만 수정하는 것이 훨씬 효율적일 것입니다. 방향키 상하(▲▼) 버튼을 누르면, 이미 입력한 데이터 SET 이 하나하나 표시됩니다.
Xn, Yn 은 n번째 DATA SET의 X,Y 값이고 Freqn은 해당 DATA SET 의 도수(빈도수=동일한 DATA SET이 몇개 반복되는지)를 의미합니다.
특정한 값을 수정하려면 방향키로 해당 DATA를 찾아간 다음에 수정할 값을 입력하고 【=】 키를 누르면 됩니다.
※ 상세 내용은 설명서 Statistical Calculation 항목을 참고하시기 바랍니다.
fx-570 MS 설명서 다운로드 : http://ftp.casio.co.jp/pub/world_manual/edu/en/fx115MS_991MS_E.pdf
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댓글1
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세상의모든계산기
예시 : 1-VAR (1변수 분석)
1변수 분석, DATA 90,87,86,98,72,79,81, 평균 및 표준편차를 구하시오.
- 모드 진입
- 데이터 입력
- 통계변수 확인
평균 :
(모)표준편차 :
※ 주의 : 모표준편차(σ)와 표본표준편차(s)는 그 결과값이 다르므로, 구분하여 사용하셔야 합니다.
- 모드 진입
세상의모든계산기 님의 최근 댓글
뉴턴-랩슨 적분 방정식 시각화 v1.0 body { font-family: 'Pretendard', -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, Helvetica, Arial, sans-serif; display: flex; flex-direction: column; align-items: center; background: #f8f9fa; padding: 40px 20px; margin: 0; color: #333; } .container { background: white; padding: 40px; border-radius: 20px; box-shadow: 0 15px 35px rgba(0,0,0,0.08); max-width: 900px; width: 100%; } header { border-bottom: 2px solid #f1f3f4; margin-bottom: 30px; padding-bottom: 20px; } h1 { color: #1a73e8; margin: 0 0 10px 0; font-size: 1.8em; } p.subtitle { color: #5f6368; margin: 0; font-size: 1.1em; } .equation-box { background: #f1f3f4; padding: 15px; border-radius: 10px; text-align: center; margin-bottom: 30px; font-size: 1.3em; } canvas { border: 1px solid #e0e0e0; border-radius: 12px; background: #fff; width: 100%; height: auto; display: block; } .controls { margin-top: 30px; display: flex; gap: 15px; align-items: center; justify-content: center; flex-wrap: wrap; } button { padding: 12px 25px; border: none; border-radius: 8px; background: #1a73e8; color: white; cursor: pointer; font-weight: 600; font-size: 1em; transition: all 0.2s; box-shadow: 0 2px 5px rgba(26,115,232,0.3); } button:hover { background: #1557b0; transform: translateY(-1px); box-shadow: 0 4px 8px rgba(26,115,232,0.4); } button:active { transform: translateY(0); } button.secondary { background: #5f6368; box-shadow: 0 2px 5px rgba(0,0,0,0.2); } button.secondary:hover { background: #4a4e52; } .status-badge { background: #e8f0fe; color: #1967d2; padding: 8px 15px; border-radius: 20px; font-weight: bold; font-size: 0.9em; } .explanation { margin-top: 40px; padding: 25px; background: #fff8e1; border-left: 5px solid #ffc107; border-radius: 8px; line-height: 1.8; } .explanation h3 { margin-top: 0; color: #856404; } .math-symbol { font-family: 'Times New Roman', serif; font-style: italic; font-weight: bold; color: #d93025; } .code-snippet { background: #202124; color: #e8eaed; padding: 2px 6px; border-radius: 4px; font-family: monospace; } 📊 Newton-Raphson 적분 방정식 시뮬레이터 미분적분학의 기본 정리(FTC)를 이용한 수치해석 시각화 목표 방정식: ∫₀ᴬ (2√x) dx = 20 을 만족하는 A를 찾아라! 계산 시작 (A 추적) 초기화 현재 반복: 0회 💡 시각적 동작 원리 (Newton-Raphson & FTC) Step 1 (오차 측정): 현재 A까지 쌓인 파란색 면적이 목표치(20)와 얼마나 차이나는지 계산합니다. Step 2 (FTC의 마법): 면적의 변화율(미분)은 그 지점의 그래프 높이 f(A)와 같습니다. Step 3 (보정): 다음 A = 현재 A - (면적 오차 / 현재 높이) 공식을 사용하여 A를 이동시킵니다. 결론: 오차를 현재 높이로 나누면, 오차를 메우기 위해 필요한 가로 길이(ΔA)가 나옵니다. 이 과정을 반복하면 정답에 도달합니다! const canvas = document.getElementById('graphCanvas'); const ctx = canvas.getContext('2d'); const iterText = document.getElementById('iterText'); // 수학 설정 const targetArea = 20; const f = (x) => Math.sqrt(x) * 2; // 피적분 함수 f(x) = 2√x const F = (x) => (4/3) * Math.pow(x, 1.5); // 정적분 결과 F(x) = ∫ 2√x dx = 4/3 * x^(3/2) let A = 1.5; // 초기값 let iteration = 0; let animating = false; // 그래프 드로잉 설정 const scale = 50; const offsetX = 60; const offsetY = 380; function drawGrid() { ctx.strokeStyle = '#f1f3f4'; ctx.lineWidth = 1; ctx.beginPath(); for(let i=0; i 2026 04.11 참값 : A = ±2√5 근사값 : A≈±4.472135954999579392818347 2026 04.10 fx-570 ES 입력 결과 초기값 입력 반복 수식 입력 반복 결과 2026 04.10 파이썬 코드 검증 결과 초기값: 5.0 반복 1회차: 4.5000000000 반복 2회차: 4.4722222222 반복 3회차: 4.4721359558 반복 4회차: 4.4721359550 반복 5회차: 4.4721359550 초기값: 10.0 반복 1회차: 6.0000000000 반복 2회차: 4.6666666667 반복 3회차: 4.4761904762 반복 4회차: 4.4721377913 반복 5회차: 4.4721359550 2026 04.10 감사합니다. 주말 잘 보내세요. 2026 03.06