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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 das
350 Tage nach der Geburt zu erwartende Gewicht voraus.
Bedienungsvorgang
REG-Modus aufrufen und lineare Regression wählen:
N5 (REG) 1 (Lin)
FreqOff als Einstellung für statistische Häufi gkeit wählen:
1N (SETUP)
Probendaten eingeben:
20,3150m (DT) 50,4800m (DT)
80,6420m (DT) 110,7310m (DT)
140,7940m (DT) 170,8690m (DT)
200,8800m (DT) 230,9130m (DT)
260,9270m (DT) 290,9310m (DT)
320,9390m (DT)
1 Lineare Regression
Regressionsformel-Konstantenterm a:
Regressionskoeffi zient b:
Korrelationskoeffi zient:
2 Logarithmische Regression
Logarithmische Regression wählen:
2 (FreqOff)
12 (S-VAR) 1 (VAR)
12 (S-VAR) 1 (VAR)
12 (S-VAR) 1 (VAR)
12 (S-VAR) 3 (TYPE) 2 (Log)
1 (a) E
2 (b) E
3 (
) E
r
G-52
Zahl der
Gewicht
Tage
(g)
20
3150
50
4800
80
6420
110
7310
140
7940
170
8690
200
8800
230
9130
260
9270
290
9310
320
9390
a
a
4446575758
4446575758
b
b
1887575758
1887575758
r
r
0904793561
0904793561
x
x
1 =
1 =
20
20
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