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Two-Variable Statistics (TwoVar)

Analyzes paired data.

is the independent variable.

is the

dependent variable. You can specify an optional frequency list. The statistical
data returned using this analysis technique are:

For each list:

•

Sample mean, x or y

•

Sum of the data, G

or G

•

Sum of the squared data, G

2

or G

2

•

Sample standard deviation, sx = s

n-1

x or sy = s

n-1

y

•

Population standard deviation, sx = s

n

x or sy = s

n

y

•

X-min or Y-min

•

First quartile, Q

1

X or Q

1

Y

•

Median

•

Third quartile, Q

3

X or Q

3

Y

•

X-max or Y-max

•

Sum of squared deviations, SSx = G(

Nx)

2

or SSy = G(

Ny)

2

Additional data:

•

Sample size for each data set, n

•

G

•

Correlation coefficient, R.

Linear Regression (mx+b) (LinRegMx)

Fits the model equation y=ax+b to the data using a least-squares fit. It displays
values for

m

(slope) and

b

(y-intercept).

Linear Regression (a+bx) (LinRegBx)

Fits the model equation y=a+bx to the data using a least-squares fit. It displays
values for

a

(y-intercept),

b

(slope),

r

2, and

r

.

Median-Median Line (MedMed)

Fits the model equation y=mx+b to the data using the median-median line
(resistant line) technique, calculating the summary points x1, y1, x2, y2, x3, and
y3.

Median-Median Line

displays values for

m

(slope) and

b

(y-intercept).

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