一组数据有X和Y,怎么用计算器对各组X*Y求和

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/11 07:23:07
一组数据有X和Y,怎么用计算器对各组X*Y求和
有一组数据,怎么把这组数据在EXCEL中算出总比率,设公式算,

B栏总数?你的B列是空白啊!应该是A1,A2,A3分别占总数的比率吧,或者A1+A2+A3之和占占总数的比率吧?1,A1,A2,A3分别占总数的比率:B1中输入:=A1/360格式设置为%,然后将公式

有x轴和y轴数据,origin或excel能求积分面积吗?怎么操作有x轴和y轴数据,origin或excel?

Origin9.0的方法如下:1.选中曲线,进入Analysis下的Mathmatics,点击Integrate2.依次点开Input、Range前的+号,即可看到积分对应的数据(红色矩形框内).&n

我要画一张曲线的图,就是把两组x轴数据和一组y轴数据对应起来.在origin中怎么画?

如果是相同的横坐标那就设两组纵坐标值啊,如果是相同的横坐标就设两组横坐标的值啊,很简单的.

用计算机怎么打出X的Y次方

我是用的搜狗输入法,先输x在输拼音pingfang出来的第五个字²,就可以了平方可以,次方好像不行样,只能像上面那位说的再问:不是电脑的计算机啊再答:先按底数,再按2ndf,按上面有x^y的

已知x与y之间的一组数据为

.x=0+1+2+34=32,.y=1+3+5−a+7+a4=4∵回归直线方程必过样本中心点,∴y=bx+a必过定点(32,4)故选:C.再问:为什么必过x,y的平均值?

指数函数y=a^x中,已知a和y求x是怎么算的,可以讲用计算器怎么算

两边取对数,并整理得:x=ln(y)/ln(a)可以用计算器算.按y再按ln;然后按除号;然后(、a、ln、).

已知x、y之间的一组数据为:

回归直线方程一定过样本的中心点(.x,.y),.x=0+1+2+34=1.5,.y=1+3+5+74=4,∴样本中心点是(1.5,4),则y与x的线性回归方程̂y=bx+a必过点(1.5,4).故选B

已知x与y之间的一组数据:

回归直线方程一定过样本的中心点(.x,.y),.x=0+1+2+34=1.5,.y=1+3+5+74=4,∴样本中心点是(1.5,4),则y与x的线性回归方程y=bx+a必过点(1.5,4),故答案为

已知x,y之间的一组数据:

∵.x=0+1+2+34=1.5,.y=1+3+5+74=4∴这组数据的样本中心点是(1.5,4)根据线性回归方程一定过样本中心点,∴线性回归方程y=a+bx所表示的直线必经过点(1.5,4)故选C

已知x与y之间的一组数据如下:

∵.x=3+4+5+64=4.5,.y=2.5+4+3+4.54=3.5∴这组数据的样本中心点是(4.5,3.5)根据线性回归方程一定过样本中心点得到线性回归方程y=a+bx所表示的直线必经过点(4.

已知一组数据10,9,8,x,12,y,10,7的平均数是10,且y-x=2,求这组数据的中位数和众数

因为这组数据的平均数为10,所以x+y=80-56=24.(1),因为y-x=2(2)所以x=11,y=13.所以这组数据的中位数为10;众数为10..

N的y/x次方用计算器怎么计算

先算N的y次方,然后再开x次方,有的计算器上可以直接求的

求用计算器怎么算出这个x.

x=-1再问:呵呵再答:采纳吧再问:4个答案

matlab求一组数据的均值和标准差.数据包含x,y,t,这如何编写,

A=[1+rand(1,20)'10+rand(1,20)'rand(1,20)'];%原始数据3列mn=mean(A);%求均值sd=std(A);%求标准差再问:不用算t,也就是数据为两列,分别为

origin8.6画图,一组x,三组y数据,怎么画在一个坐标轴里

话在一个坐标轴里是最简单的操作,你把数据都放在一个数据表里,并且将数据表的格式设置为A(X)B(Y1)C(Y2)D(Y3),其实就是默认的设置.然后全选所以数据,点击Origin菜单栏上的Plot——

已知一组数据9,x,8,7,y,11,7,6的平均数是7,其中y-x=2,试求这组数据的极差和方差

先求出X,Y.(9+X+8+7+Y+11+7+6)/8=7Y-X=2根据这两个方程可以解出X=3,Y=5这组数为9,3,8,7,5,11,7,6极差是一组数据中的最大数据与最小数据的差,所以极差就是1

已知几组数据例如XYZ和一组结果数据A,有什么算法可以通过这些数据找出X、Y、Z与A的函数式子或者关系?从而当有新的X、

有许多这类问题的算法,我来抛砖引玉:1.神经网络.显然这是最通用的方法,专门用于解决此类问题.详细你可以百度一下看看,不过这类建议google.但是它有它的缺点就是因为通用性太强,所以算法效率低,算法