Filter
Top Products
E-125
ab Exponential Regression (A•B^X)
A = exp
(
)
n
Σ
ln
y – B
.
Σx
B = exp
(
)
n
.
Σx
2
–
(
Σx
)
2
n
.
Σx
ln
y
– Σx
.
Σ
ln
y
r
=
{
n
.
Σx
2
–
(
Σx
)
2
}{
n
.
Σ
(
ln
y
)
2
–
(
Σ
ln
y
)
2
}
n
.
Σx
ln
y
– Σx
.
Σ
ln
y
m
=
lnB
lny – lnA
n = AB
x
A = exp
(
)
n
Σ
ln
y – B
.
Σx
B =
n
.
Σ x
2
–
(
Σx
)
2
n
.
Σx
ln
y
– Σx
.
Σ
ln
y
r
=
{
n
.
Σx
2
–
(
Σx
)
2
}{
n
.
Σ
(
ln
y
)
2
–
(
Σ
ln
y
)
2
}
n
.
Σx
ln
y
– Σx
.
Σ
ln
y
m
=
B
lny – lnA
n = Ae
Bx
e Exponential Regression (e^X)
Logarithmic Regression (ln X)
A =
n
Σy – B
.
Σ
ln
x
B =
n
.
Σ
(
ln
x
)
2
–
(
Σ
ln
x
)
2
n
.
Σ
(
ln
x
)
y
– Σ
ln
x
.
Σy
r
=
{
n
.
Σ
(
ln
x
)
2
–
(
Σ
ln
x
)
2
}{
n
.
Σy
2
–
(
Σy
)
2
}
n
.
Σ
(
ln
x
)
y
– Σ
ln
x
.
Σy
n = A + Blnx
m = e
y – A
B