- TI nspire
[TI-nspire] Statistics의 Linear Regression 으로 선형 보간법 결과 구하기
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- 2017.10.27 - 09:10 2015.10.07 - 10:45 4424 1
공식모음 게시판의 보간법(interpolation) 글의 예제
http://www.allcalc.org/2387
- 메뉴에서 Statistics
Stat Calculation Linear Regression 을 찾아갑니다.
* TI-Nspire CX CAS (Ver 3.2) 기준으로
입니다.
* (mx+b) 말고 그 아래의 
(a+bx) 로 해도 똑같습니다. (변수명만 다를 뿐입니다)
- 입력창이 뜨면
위와 같이 X List 와 Y List 에 DATA를 직접 입력합니다.
리스트 형태여야 하므로 반드시 { } 중괄호로 입력합니다.
{200,300}→listx 처럼 미리 변수에 저장하여 두고, 입력창에서 변수명 "listx"로 입력해도 되지만, 계속 쓸 자료가 아니면 더 번거로울 뿐입니다. OK 를 누릅니다.
- LinRegMx {200,300},{1250,1890},1: CopyVar stat.RegEqn,f1: stat.results
":" 으로 구분된 3가지 명령이 한꺼번에 실행됩니다.
ⓐ DATA를 이용하여 통계 계산
ⓑ 통계 결과중에서 stat.RegEqn 값을 f1이라는 변수에 복사
ⓒ 통계 결과를 정리한 내용을 화면에 띄움
(계산기 화면에 결과로 보이는 것은 마지막 명령입니다)
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복사된 함수 f1을 이용하여 구하고자 하는 값을 구합니다.
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세상의모든계산기 님의 최근 댓글
예시11) 선형 연립방정식에서 답이 false 로 나올 때 https://allcalc.org/55823 2025 10.22 approx(참 해) 값이 이상하게 튀는 것 같아서 AI를 이용해 (python 으로) 구해보았습니다. * python 의 유효자릿수가 nspire 의 유효자릿수(14자리~15자리)보다 더 길기 때문에 시도하였습니다. ** 원래는 wolfram alpha 로 구해보려고 했는데, 울프람에서는 수식 길이가 너무 길다고 거부하는 바람에 포기하였습니다. 그 결과, AI approx(참 해) 값은 정상 범주에 포함되었고, 이는 solve()로 구한 대부분의 결과값과 유사하였습니다. 그럼 nspire 의 approx(참 해)는 왜 튀었나? 참 해에 더하기,빼기,곱하기,나누기 가 너무 많이 포함되어 있다보니, 모두 계산하고 나면 오차가 누적&증폭되어 버리는 것 같습니다. 그래서 오히려 solve의 numeric 한 접근보다도 더 큰 오차가 발생한 듯 하고, 그래서 적절한 해의 x 구간을 벗어나버린 듯 합니다. 그것이 처음의 solve 에서 false 를 이끌어낸 주 원인이 아니었을까요? (추정) 2025 10.21 그래프로 확인 그래프 함수로 지정하고, 매우 좁은 구간으로 그래프를 확대해 보면 불연속적인 그래프 모습이 확인됩니다. 이것은 한계 digits(15자리) 이상을 처리하지 못하기 때문일 것이구요. 다만 특이한 점은, 그래프상으로 교점에 해당하는 구간이 73.049507058477≤x≤73.049507058484 사이로 나오는데 -> 이 구간은 'solve에서 여러 방법으로 직접 구해진 해들'은 포함되는 구간입니다. -> 하지만, '참값인 해를 계산기로 구한 appprox 값 x=73.049507058547'은 포함되지 않는 구간입니다. 2025 10.21 tns 파일 첨부 sol_num_vs_exact.tns 2025 10.21 검증하면 1번 식을 x에 대해 정리하고, → 그 x 값을 2번 식에 대입해 넣으면 → 그 결과로 x는 사라지고 y에 대한 식이 되니, y에 대해 정리하면 참값 y를 얻음. 얻은 y의 참값을 처음 x에 대해 정리한 1번식에 대입하면 참 값 x를 얻음. 구해진 참값의 근사값을 구하면 x=73.049507058547 and y=23.747548955927 참 값을 approx() 로 변환한 근사값은 원래 방정식 모두를 만족할 수 없지만, linsolve() 로 찾은 근사값과, AI로 참 값을 근사변환한 값은 원래 방정식 모두를 만족할 수 있습니다. 2025 10.21