Inhaltsverzeichnis
Werbung
Berechnungen und grafische Darstellungen mit einer zweidimensionalen Stichprobe
k Wahl des Regressionstyps
Nachdem Sie die Datenpaare einer zweidimensionalen Stichprobe grafisch dargestellt
haben, können Sie das Funktionsmenü an der Unterseite des Displays verwenden, um das
gewünschte Regressionsmodell aus einer Vielzahl von verschiedenen Regressionstypen
auszuwählen.
• { X } / { Med } / { X^2 } / { X^3 } / { X^4 } / { Log } / { Exp } / { Pwr } / { Sin } / { Lgst } ... {Lineare Regression}/{Med-
Med-Regression}/{Quadratische Regression}/{Kubische Regression}/{Quartische
Regression}/{Logarithmische Regression}/{Exponentielle Regression}/{Potenz-
Regression}/{Sinus-Regression}/{Logistische Regression}, Berechnung und grafische
Darstellung
• { 2VAR }... {Statistische Kennzahlen für zweidimensionale Stichproben (Datenpaare)}
k Anzeige von Regressionsrechnungsergebnissen
Wenn Sie eine Regressionsberechnung ausführen, erscheinen die Berechnungsergebnisse
der Regressionsparameter (wie z.B.
Sie können diese weiter verwenden, um andere statistische Berechnungen durchzuführen.
Die Regressionsparameter werden berechnet, sobald Sie eine Funktionstaste drücken, um
einen Regressionstyp auszuwählen. Anschließend wird im Display eine Grafik angezeigt.
Die folgenden Regressionsparameter werden für eine lineare Regression, logarithmische
Regression, exponentielle Regression und Potenz-Regression verwendet.
r
...............Korrelationskoeffizient (der quasilinearen Regression)
r
2
.............Bestimmtheitsmaß (der quasilinearen Regression)
k Grafische Darstellung der Berechnungsergebnisse
Während die Berechnungsergebnisse für die Parameter im Display angezeigt werden, können
Sie die angezeigte Regressionsgleichung grafisch darstellen, indem Sie die 6(DRAW)-Taste
drücken.
k Grafik einer linearen Regression
Die lineare Regression verwendet die Methode der kleinsten Quadrate, um eine optimale
Gerade zu bestimmen, die möglichst nahe an vielen Datenpunkten liegt und Werte für den
Anstieg und den
Die grafische Darstellung dieses Zusammenhangs ist eine lineare Regressionsgrafik.
1(X)
6(DRAW)
Nachfolgend ist die Modellformel für die lineare Regression
aufgeführt.
y
ax
=
+
a
..............Regressionskoeffizient (Anstieg)
b
..............Regressionskonstante (Schnittpunkt mit der
a
y
y
-Achsenabschnitt (
-Koordinate, wenn
b
6-3-3
b
und
in der linearen Regression
x
= 0 ist) der Geraden liefert.
y
ax
b
=
+
) im Display.
y
-Achse)
Quicklinks ausblenden:
Werbung
Inhaltsverzeichnis
