Logarithmic Regression (ln X)Σy B.Σlnx

A =

n

 

B= n.Σ(lnx)y Σlnx.Σy n.Σ(lnx)2 (Σlnx)2

r =

n.Σ(lnx)y Σlnx.Σy

{n.Σ(lnx)2 (Σlnx)2}{n.Σy2 (Σy)2}

y A

m = e Bn = A + BlnxeExponential Regression (e^X)A= exp(Σlny B.Σx) nB= n.Σxlny Σx.Σlny n.Σx2 (Σx)2

r =

n.Σxlny Σx.Σlny

{n.Σx2 (Σx)2}{n.Σ(lny)2 (Σlny)2}

m= lny – lnA Bn= AeBxab Exponential Regression (A•B^X)

A= exp(Σlny B.Σx) n

B= exp(n.Σxlny Σx.Σlny ) n.Σx2 (Σx)2

r =

n.Σxlny Σx.Σlny

{n.Σx2 (Σx)2}{n.Σ(lny)2 (Σlny)2}

m= lny – lnA lnBn = ABx
E-125