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FloMo
| Veröffentlicht am Donnerstag, den 22. März, 2001 - 15:59: |
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Gegeben ist folgende Wertetabelle: i: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Xi: 1 2.5 5.5 8.5 9.5 11.5 13 15.5 19 22 Yi:2.1 4.4 6 20 25 29 32 39 48 56 Welche Regressionsgerade ergibt sich? DANKE!!!!!!!!!!!! |
H.R.Moser,megamath.
| Veröffentlicht am Donnerstag, den 22. März, 2001 - 19:50: |
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Hi FloMo , Ich teile Dir die Resultate mit, die ich mit dem Programm WINFunktionMath bekommen habe; sie sollen Dir zur Kontrolle dienen. Gleichung der Korrelationsgeraden: Y = 2.6836* X -2.8334 Korrelationskoeffizient: r = 0.992322 Stichprobenvarianz X: 42.01 Y: 307.2545 Ich möchte diese Rechnung lieber nicht von Hand ausführen Mit freundlichen Grüssen H.R.Moser,megamath. |
FloMo
| Veröffentlicht am Donnerstag, den 22. März, 2001 - 21:43: |
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danke,aber ich brauche eigentlich die gleichung der regressionsgeraden!trotzdem DANKE FloMo |
H.R.Moser,megamath.
| Veröffentlicht am Freitag, den 23. März, 2001 - 08:44: |
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Hi FloMo, Ich präsentiere Dir hier eine etwas ausführlichere Darstellung der Einzelresultate. Mittelwert xo der x-Werte: xo = 10.8 Mittelwert yo der y-Werte :yo = 26.15 Varianz sx^2 der x-Werte: sx ^ 2 = 1/10 * [ (xo -1)^2 + (xo - 2.5)^2 +.......] = 42.01 Standardabweichung sx sx = wurzel(sx^2) = 6.481512 Varianz sy^2 der y-Werte: sy ^ 2 = 1/10 * [ (yo - 2.1)^2 + (yo - 4.4)^2 +..........] = 307.2545 Standardabweichung sy: sy=wurzel(sy^2) = 17.528677 Kovarianz sxy sxy = 1/10* [(xo-1)*(yo - 2.1) + (xo - 2.5)*(yo - 4.4) +....] = 112.74 Korrelationskoeffizient r r = s xy / ( sx * sy ) = 0.99232 Regressionsgerade y = ax + b mit: a = sxy/sx^2 = 2.6836 b= y0 - sxy /sx^2 * xo = - 2.8334 Anmerkung: diese Gerade segelte das letzte Mal unter dem Namen Korrelationsgerade. Mit freundlichen Grüssen H.R.Moser,megamath. |
H.R.Moser,megamath.
| Veröffentlicht am Freitag, den 23. März, 2001 - 09:14: |
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Hi FloMo, Ich zeige Dir, welche Befehle man im Programm Maple der Reihe nach eingeben muss, um die Standardabweichung (standard deviation), die Kovarianz ,den Korrelationskoeffizienten und die Regressionsgerade zu erhalten 1.with(stats); 2.data1:=[1,2.5,5.5,....,22] 3.data2:=[2.1,4.4,6,.....,56] 4. [describe[standarddeviation](data1), describe[standarddeviation](data2)]; 5. [describe[covariance](data1,data2)]; 6.describe[linearcorrelation](data1,data2):evalf("); 7.fit[leastsquare[[x,y],y=a*x+b,{a,b}]]([data1,data2]); 8.evalf("); Mit freundlichen Grüssen H.R.Moser,megamath. |
FloMo
| Veröffentlicht am Montag, den 26. März, 2001 - 12:43: |
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recht herzlichen dank fuer diese hilfe |
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