E-126
A
=
n
Σ
y
–
B.
Σ
x
–1
B
=
Sxx
Sxy
r
=
Sxx
=
Σ
(
x
–1
)
2
–
Syy
=
Σ
y
2
–
Sxy
=
Σ
(
x
–1
)
y
–
Sxx
.
Syy
Sxy
n
(
Σ
x
–1
)
2
n
Σ
x
–1
.
Σ
y
m
=
y – A
B
n
=
A
+
x
B
n
(
Σ
y
)
2
Inverse Regression (1/X)
A
=
exp
(
)
n
Σ
ln
y
–
B.
Σ
ln
x
B
=
n
.
Σ
(ln
x
)
2
–
(
Σ
ln
x
)
2
n
.
Σ
ln
x
ln
y
–
Σ
ln
x
.
Σ
ln
y
r
=
{
n
.
Σ
(ln
x
)
2
–
(
Σ
ln
x
)
2
}{
n
.
Σ
(ln
y
)
2
–
(
Σ
ln
y
)
2
}
n
.
Σ
ln
x
ln
y
–
Σ
ln
x
.
Σ
ln
y
m
=
e
B
ln
y –
ln
A
n
=
Ax
B
Power Regression (A•X^B)