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Beispiel 2: Die nebenstehenden Daten zeigen das Gewicht
eines Neugeborenen an verschiedenen Tagen
nach der Geburt.
1 Ermitteln Sie die Regressionsformel und den Korrelations-
koeffi zienten über die lineare Regression der Daten.
2 Ermitteln Sie die Regressionsformel und den Korrelations-
koeffi zienten über die logarithmische Regression der Daten.
3 Sagen Sie auf Basis der geeignetesten Regressionsformel
für den Datentrend gemäß den Regressionsergebnissen
voraus, welches Gewicht 350 Tage nach der Geburt zu
erwarten ist.
Bedienungsvorgang
REG-Modus wählen: N4 (REG)
FreqOff als Einstellung für die statistische Frequenz wählen:
1N (SETUP)
Tagezahldaten in die X-Spalte eingeben:
20E50E80E110E140E170E
200E230E260E290E320E
Gewichtsdaten in die Y-Spalte eingeben:
7940E8690E8800E9130E
9270E9310E9390E
(1) Lineare Regression
Ergebnisanzeige für lineare Regression anzeigen:
(2) Verteilung über logarithmische Regression
Ergebnisanzeige für logarithmische Regression anzeigen:
(3) Gewichtsprognose
Der Absolutwert des Korrelationskoeffi zienten liegt nahe an 1, weshalb logarithmische
Regression zur Berechnung verwendet wird.
x
für
= 350 ermitteln:
Jz1 ( / COMP) 350z7 (STAT)
5 (STAT) 2 (FreqOff)
3150E4800E6420E7310E
z6 (RESULT) 2 (Reg) 1 (Line)
Jz6 (RESULT) 2 (Reg) 3 (Log)
2 (VAR)
7 ( ) E
G-89
Zahl der
Gewicht (g)
Tage
20
3150
50
4800
80
6420
110
7310
140
7940
170
8690
200
8800
230
9130
260
9270
290
9310
320
9390
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