Casio classpad 330 Bedienungsanleitung Seite 424

Befehlssyntax
Syntax 1 (Listenformat)
„ μ
condition", List(1), List(2), Freq(1) (oder 1), Freq(2) (oder 1), Bedingung für
1
Pooling (On oder Off)
* „Freq" kann weggelassen werden. In diesem Fall wird „1" für „Freq" verwendet.
* „Pooled" kann weggelassen werden. In diesem Fall wird „Off" für „Pooled"
verwendet.
Syntax 2 (Kennzahlenformat)
„ μ
condition",
1
Bedingung für Pooling (On oder Off)
* „Pooled" kann weggelassen werden. In diesem Fall wird „Off" für „Pooled"
verwendet.
Eingabebeispiel
Syntax 1 (Listenformat)
TwoSampleTTest "<",list1,list2,1,1,Off
Syntax 2 (Kennzahlenformat)
TwoSampleTTest "≠",107.5,0.78,10,97.5,0.65,12,Off
Entscheidungsregel zum durchgeführten Test:
Für eine vorgegebene Irrtumswahrscheinlichkeit
α
p
< die Nullhypothese abgelehnt (Testgröße im kritischen Bereich) und bei
kein Einwand gegen die Nullhypothese erhoben (Testgröße nicht im kritischen
Bereich).
t
-Test zur linearer Regression (LinearReg
Menü: [Test]-[Linear Reg TTest]
t
Beschreibung: Der -Test zur linearer Regression untersucht verbundene Datenlisten des
Zufallsvektors (
Grafi k. Danach wird eine Regressioinsgerade (
durch die geplottete Punktwolke gelegt. Der Anstieg β (geschätzt durch
Regressionsgeraden steht in unmittelbaren Zusammenhang zum (Pearsonschen)
Korrelationskoeffizienten ρ (geschätzt durch
Nullhypothesen „Nullanstieg" bzw. „Unkorreliertheit" untersucht werden können.
a
Für und
df n
=
n
Σ
i=1
b =
a
: Konstantenterm der Regression (
b
: Regressionskoeffi zient (Anstieg der Geraden)
n
: Stichprobenumfang (
r
: Korrelationskoeffi zient
2
r
: Bestimmtheitsmaß
7-9-12
Tests
σ
o x
-Wert, -Wert,
n
1 1 −1
X Y
, ) und plottet alle Datenpaare (
t
b
sowie die -verteilte Testgröße
df
- 2):
( x – o)( y – p)
a = p – b . o
n
Σ
2
(x – o)
i=1
> 3)
n
20070301
σ
n o x
-Wert, -Wert,
n
1 2 2 −1
α
(Signifi kanzniveau
t
-Test, Korrelationsanalyse)
x
,
i
y
=
r
), sodass gleichzeitig die
t
gelten die Formeln (Freiheitsgrade:
n – 2
t = r
1 – r
y
-Achsenabschnitt)
n
-Wert, -Wert,
2
α
) wird bei
≥
α
p
y
) in einer statistischen
i
a bx
+ ) berechnet und
b
) der
2