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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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