E-125
ab
Exponential Regression (A•B^X)
A
=
exp
(
)
n
Σ
ln
y
–
B.
Σ
x
B
=
exp
(
)
n
.
Σ
x
2
–
(
Σ
x
)
2
n
.
Σ
x
ln
y
–
Σ
x
.
Σ
ln
y
r
=
{
n
.
Σ
x
2
–
(
Σ
x
)
2
}{
n
.
Σ
(ln
y
)
2
–
(
Σ
ln
y
)
2
}
n
.
Σ
x
ln
y
–
Σ
x
.
Σ
ln
y
m
=
ln
B
ln
y –
ln
A
n
=
AB
x
A
=
exp
(
)
n
Σ
ln
y
–
B.
Σ
x
B
=
n
.
Σ
x
2
–
(
Σ
x
)
2
n
.
Σ
x
ln
y
–
Σ
x
.
Σ
ln
y
r
=
{
n
.
Σ
x
2
–
(
Σ
x
)
2
}{
n
.
Σ
(ln
y
)
2
–
(
Σ
ln
y
)
2
}
n
.
Σ
x
ln
y
–
Σ
x
.
Σ
ln
y
m
=
B
ln
y –
ln
A
n
=
Ae
Bx
e
Exponential Regression (
e
^X)
Logarithmic Regression (ln X)
A
=
n
Σ
y
–
B.
Σ
ln
x
B
=
n
.
Σ
(ln
x
)
2
–
(
Σ
ln
x
)
2
n
.
Σ
(ln
x
)
y
–
Σ
ln
x
.
Σ
y
r
=
{
n
.
Σ
(ln
x
)
2
–
(
Σ
ln
x
)
2
}{
n
.
Σ
y
2
–
(
Σ
y
)
2
}
n
.
Σ
(ln
x
)
y
–
Σ
ln
x
.
Σ
y
n
=
A
+
B
ln
x
m
=
e
y
–
A
B