Zeichnen Von Quadratischen, Kubischen Und Quartischen Regressions- Funktionen (Polynomregression); Operationen Auf Dem Classpad (Quadratische Regression) - Casio classpad 330 Bedienungsanleitung

Berechnungen und grafi sche Darstellungen mit einer zweidimensionalen Stichprobe
Zeichnen von quadratischen, kubischen und quartischen Regressions-
funktionen (Polynomregression)
Sie können eine quadratische, kubische oder quartische Regressionsfunktion zeichnen, die auf
geplotteten Punkten beruht. Es wird die Methode der kleinsten Quadrate verwendet, um eine
Kurve zu erhalten, die in der Nähe möglichst vieler Datenpunkte verläuft. Diese Grafi ken können
durch quadratische, kubische und quartische Regressionsterme dargestellt werden.
Der folgende Vorgang zeigt nur, wie Sie eine quadratische Regression grafi sch darstellen
können. Die grafi sche Darstellung einer kubischen oder quartischen Regression wird analog
dazu vorgenommen.
u Operationen auf dem ClassPad (Quadratische Regression)
(1) Beginnen Sie mit der grafi schen Darstellungsoperation vom Grafi kfenster oder dem
Listenfenster des Statistik-Menüs.
Vom Grafi kfenster
Tippen Sie auf [Calc] [Quadratic Reg] [OK] [OK] ".
• Für die kubische Regression tippen Sie auf [Cubic Reg] und für die quartische
Regression auf [Quartic Reg] an Stelle von [Quadratic Reg].
Vom Listenfenster
Tippen Sie auf [SetGraph][Setting...], oder tippen Sie auf G.
(2) In dem erscheinenden Dialogfeld „Set StatGraphs" konfi gurieren Sie ein StatGraph-
Setup mit der nachfolgend aufgeführten Einstellung. Tippen Sie danach auf [Set].
Type: QuadR
• Für die kubische Regression wählen Sie [CubicR] und für die quartische Regression
[QuartR] an Stelle von [QuadR] aus.
(3) Tippen Sie auf y, um die Grafi k zu zeichnen.
Nachfolgend sind die Modellformeln für jeden Typ der Polynom-Regression aufgeführt.
Quadratische Regression
Modellformel:
a
: Quadratischer Regressionskoeffi zient
b
: Linearer Regressionskoeffi zient
c
: Konstantenterm der Regression (
r
2 : Bestimmtheitsmaß
MSe
: Mittlerer quadratischer Fehler (Restvarianz bei der Streuungszerlegung)
1
• MSe =
n – 3
7-5-7
y a x 2 b x c
= · + · +
n
Σ
(y – (a·x 2 + b·x + c))
i i i
i=1
20070301 20070301
y
-Achsenabschnitt)
2