% t v
% t exibe um menu com as seguintes opções:
| • | 1-Var Stats analisa dados de 1 conjunto de dados com 1 variável medida, x. |
| • | 2-Var Stats analisa dados pares de 2 conjuntos de dados com 2 variáveis medidas—x, a variável independente e y, a variável dependente. |
| • | StatVars exibe um menu secundário de variáveis estatísticas. O menu StatVars aparece depois de calcular as estatísticas de 1-var ou 2-var. Use $ e # para localizar a variável desejada e prima < para a selecionar. |
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Variáveis |
Definição |
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n |
Número de pontos de dados x ou (x,y). |
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Ï ou Ð |
Média de todos os valores x ou y. |
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Sx ou Sy |
Desvio padrão da amostra de x ou y. |
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Îx ou Îy |
Desvio padrão da população de x ou y. |
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Gx ou Gy |
Soma de todos os valores x ou y. |
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Gx2 ou Gy2 |
Soma de todos os valores x2 ou y2. |
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Gxy |
Soma de (x…y) para todos os pares xy. |
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a |
Declive da regressão linear. |
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b |
Interceção y da regressão linear. |
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r |
Coeficiente de correlação. |
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xÅ (2-Var) |
Utiliza a e b para calcular o valor x previsível quando introduzir um valor y. |
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yÅ (2-Var) |
Utilize a e b para calcular o valor y previsível quando introduzir um valor x. |
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MinX |
Mínimo dos valores x. |
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Q1 (1-Var) |
Mediano dos elementos entre MinX e Med (1.º quartil). |
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Med |
Mediana de todos os dados. |
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Q3 (1-Var) |
Mediano dos elementos entre Med e MaxX (3.º quartil). |
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MaxX |
Máximo de valores x. |
Para definir pontos de dados estatísticos:
| 1. | Introduza dados em L1, L2 ou L3. (Consulte Editor de dados.) |
Nota: Os elementos de frequência não-inteiros são válidos. Isto é útil para introduzir frequências expressas como percentagens ou partes que somam até 1. No entanto, o desvio padrão da amostra, Sx, é indefinido para frequências não-inteiras, e Sx = Error é exibido para esse valor. Todas as outras estatísticas são exibidas.
| 2. | Prima % t. Selecione 1-Var ou 2-Var e prima <. |
| 3. | Selecione L1, L2 ou L3 e a frequência. |
| 4. | Prima < para exibir o menu de variáveis. |
| 5. | Para apagar dados, prima v v, selecione uma lista para apagar e prima <. |
Exemplos
1-Var: Encontre o significado de {45, 55, 55, 55}.
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Apagar todos os dados |
v v $ $ $ |
|
|
Dados |
< 45 $ 55 $ 55 $ 55 < |
|
|
Stat |
% t 1 |
|
|
|
$ $ |
|
|
|
< |
|
|
Stat Var |
2 < |
|
|
|
V 2 < |
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2-Var: Dados: (45,30); (55,25). Encontrar: xÅ (45)
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Apagar todos os dados |
v v $ $ $ |
|
|
Dados |
< 45 $ 55 $ " 30 $ 25 $ |
|
|
Stat |
% t 2 (O seu ecrã pode não mostrar |
|
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|
$ $ |
|
|
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< % Q % t 3 # # # # # # |
|
|
|
< 45 E < |
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³ Problema
Nos seus últimos quatro testes, o António obteve os seguintes resultados. Os testes 2 e 4 receberam um peso de 0,5 e os testes 1 e 3 receberam um peso de 1.
|
N.º de teste |
1 |
2 |
3 |
4 |
|
Resultado |
12 |
13 |
10 |
11 |
|
Coeficiente |
1 |
0,5 |
1 |
0,5 |
| 1. | Encontre a nota média do António (média ponderada). |
| 2. | O que representa o valor de n dado pela calculadora? O que representa o valor de Gx dado pela calculadora? |
Lembrete: A média ponderada é
| 3. | O professor deu mais 4 pontos ao António no teste 4 devido a um erro de classificação. Encontre a nova nota média do António. |
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v v 4 v " 5 |
|
|
12 $ 13 $ 10 $ 11 $ " 1 $ .5 $ 1 $ .5 $ |
|
|
% t 1 (O seu ecrã pode não mostrar |
|
|
$ " " < |
|
|
< |
|
O António tem uma média (Ï) de 11.33 (a centésima mais próxima).
Na calculadora, n representa a soma total dos pesos.
n = 1 + 0.5 + 1 + 0.5
Gx representa a soma ponderada das suas classificações.
(12)(1) + (13)(0.5) + (10)(1) + (11)(0.5) = 34
Mude a última classificação do António de 11 para 15.
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v $ $ $ 15 $ |
|
|
% t 1 $ $ < |
|
Se o professor adicionar 4 pontos ao Teste 4, a nota média do António é 12.
³ Problema
A tabela seguinte apresenta os resultados de um teste de travagem.
|
N.º de teste |
1 |
2 |
3 |
4 |
|
Velocidade (km/h) |
33 |
49 |
65 |
79 |
|
Distância de travagem (m) |
5,30 |
14,45 |
20,21 |
38,45 |
Utilize a relação entre a velocidade e a distância de travagem para estimar a distância de travagem necessária para um veículo que viaje a 55 km/h.
Um gráfico de dispersão desenhado à mão destes pontos de dados sugere uma relação linear. A calculadora TI-30XS MultiView™ usa o método dos quadrados menores para encontrar a linha de melhor ajuste, y'=ax'+b, para os dados introduzidos em listas.
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v v 4 |
|
|
33 $ 49 $ 65 $ 79 $ " 5.3 $ 14.45 $ 20.21 $ 38.45 $ |
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% t 2 |
|
|
$ $ |
|
|
< |
|
|
Prima $ para ver a e b. |
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Esta linha de melhor ajuste, y'=0.67732519x'-18.66637321 modela a tendência linear dos dados.
|
Prima $ até y' estar realçado. |
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|
< 55 E < |
|
O modelo linear dá uma distância de travagem estimada de 18,59 metros para um veículo que viaje a 55 km/h.