Калькуляторы Citizen SRP-280N - инструкция пользователя по применению, эксплуатации и установке на русском языке. Мы надеемся, она поможет вам решить возникшие у вас вопросы при эксплуатации техники.
Если остались вопросы, задайте их в комментариях после инструкции.
"Загружаем инструкцию", означает, что нужно подождать пока файл загрузится и можно будет его читать онлайн. Некоторые инструкции очень большие и время их появления зависит от вашей скорости интернета.
In – 18
File name : CBM_SR285,A_HDBSR285T19_Indonesian.doc
version : 2010/04/26
untuk ketelitian kapabilitas
C
pkx
= Min (C
PUX
, C
PLX
) = C
px
(1 – C
ax
)
C
pky
= Min (C
PUY
, C
PLY
) = C
py
(1 – C
ay
)
(Catatan) :
Sewaktu menghitung kapabilitas proses dalam
mode
2–VAR
, maka x
n
dan y
n
bersifat independen
satu sama lain.
Sebaran probabilitas
Langkah : ( Lihat Contoh 55. )
1. Berdasarkan set data pada mode 1-VAR, tekan [ DATA ]
dan muncul tiga menu :
DATA–INPUT
,
LIMIT–SET
,
DISTR
.
Pilihlah
DISTR
dan tekan
[
].
2. Masukkan
nilai
a
x
, dan tekan [
].
3. Tekanlah [ STATVAR ] dan gulunglah menu hasil
statistika dengan [ ] atau [ ] untuk mendapatkan
variabel statistika yang diinginkan. ( Lihat tabel di bawah
ini )
Variabel
Arti
t
Nilai
uji
P ( t )
Menunjukkan pecahan kumulatif dari sebaran
normal baku yang nilainya kurang dari nilai t.
R ( t )
Menunjukkan pecahan kumulatif dari sebaran
normal baku yang terletak di antara nilai t dan 0.
R ( t ) =1 –P ( t )
Q ( t )
Menunjukkan pecahan kumulatif dari sebaran
normal baku yang nilainya lebih besar daripada
nilai t. Q ( t ) = | 0.5 –R ( t ) |
Regresi linear
Langkah : ( Lihat Contoh 56.)
1. Berdasarkan set data pada mode
2–VAR
, tekan
[ STATVAR ] dan gulunglah menu hasil statistika dengan
[ ] atau [ ] untuk mendapatkan
a
,
b
, atau
r
.
2. Untuk memprediksi nilai x (atau y) berdasarkan nilai y
(atau x) yang dimasukkan, pilihlah variabel x' (atau y'),
tekan [
], masukkan nilai yang dikehendaki, dan
tekan [
] lagi. ( Lihat tabel di bawah ini )
Variabel
Arti
a
Regresi linear intersep y
∑
∑
−
=
x
n
b
y
a
b
Kemiringan regresi linear
∑
∑
−
∑
∑ ∑
−
=
)
)
x
(
x
n
(
)
y
x
xy
n
(
b
2
2
