帶度數的冪回歸
透過冪回歸分析所輸入的頻數分布表，並繪製圖表。
冪回歸：y=AxB
相關係數 r 的解讀
0.7＜|r|≦1 相關性強
0.4＜|r|＜0.7 中等強度
0.2＜|r|＜0.4 相關性弱
0≦|r|＜0.2 無相關性0-1:\normalsize\ Power\ regression\\
(1)\ mean:\ \overline{\ln x}={\large \frac{{\small \sum}{\ln x_i}}{n}},\hspace{10px}\overline{\ln y}={\large \frac{{\small \sum}{\ln y_i}}{n}},\hspace{10px}n={\small \sum}f_i\\
(2)\ trend\ line:\ y=Ax^B,\hspace{10px} B={\normalsize \frac{Sxy}{Sxx}},\hspace{10px} A=\exp({\overline{\ln y}-B\overline{\ln x}})\\
\\
(3)\ correlation\ coefficient:\ r=\frac{\normalsize S_{xy}}{\normalsize \sqrt{S_{xx}}\sqrt{S_{yy}}}\\
\hspace{20px}S_{xx}={{\small \sum}(\ln x_i-\overline{\ln x})^2 f_i}={{\small \sum} \ln x_i^2 f_i}-n \cdot \overline{\ln x}^2\\
\hspace{20px}S_{yy}={{\small \sum}(\ln y_i-\overline{\ln y})^2 f_i}={{\small \sum} \ln y_i^2 f_i}-n \cdot \overline{\ln y}^2\\
\hspace{20px}S_{xy}={{\small \su
0.7＜|r|≦1 相關性強
0.4＜|r|＜0.7 中等強度
0.2＜|r|＜0.4 相關性弱
0≦|r|＜0.2 無相關性0-1:\normalsize\ Power\ regression\\
(1)\ mean:\ \overline{\ln x}={\large \frac{{\small \sum}{\ln x_i}}{n}},\hspace{10px}\overline{\ln y}={\large \frac{{\small \sum}{\ln y_i}}{n}},\hspace{10px}n={\small \sum}f_i\\
(2)\ trend\ line:\ y=Ax^B,\hspace{10px} B={\normalsize \frac{Sxy}{Sxx}},\hspace{10px} A=\exp({\overline{\ln y}-B\overline{\ln x}})\\
\\
(3)\ correlation\ coefficient:\ r=\frac{\normalsize S_{xy}}{\normalsize \sqrt{S_{xx}}\sqrt{S_{yy}}}\\
\hspace{20px}S_{xx}={{\small \sum}(\ln x_i-\overline{\ln x})^2 f_i}={{\small \sum} \ln x_i^2 f_i}-n \cdot \overline{\ln x}^2\\
\hspace{20px}S_{yy}={{\small \sum}(\ln y_i-\overline{\ln y})^2 f_i}={{\small \sum} \ln y_i^2 f_i}-n \cdot \overline{\ln y}^2\\
\hspace{20px}S_{xy}={{\small \su
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