Vorgehensweise Mit Dem Taschenrechner Bei Inferenzmaßzahlen Für Lineare Regression - HP 49g+ Benutzeranleitung

Die Nullhypothese H
: Β ≠ Β
H . Die Testkenngröße lautet t
1 0
Studentschen t-Verteilung mit dem Freiheitsgrad ν = n – 2 entspricht und n
die Anzahl der Datenpunkte in der Stichprobe darstellt. Der Test wird wie
ein Mittelwert-Hypothesentest
Signifikanzniveau α wird der kritische Wert von t , t
anschließend H zurückgewiesen, wenn t
0
Wenn Sie den Test für den Wert Β
dass die Nullhypothese H
die Gültigkeit der linearen Regression zweifelhaft. Mit anderen Worten,
die Aussage Β ≠ 0 wird durch die Stichprobendaten nicht bestätigt. Es
handelt sich daher
Regressionsmodells.
• Hypothesentest für den Achsenabschnitt Α:
Die Nullhypothese
Alternativhypothese H
2
Α
)/[(1/n)+x /S ]
0 xx
Freiheitsgrad ν = n – 2 entspricht und n die Anzahl der Datenpunkte in
der Stichprobe darstellt. Der Test wird wie ein Mittelwert-Hypothesentest
ausgeführt, d. h, bei gegebenem Signifikanzniveau α wird der kritische
Wert von t = t bestimmt und anschließend H
α
/2
> t oder wenn t < - t
α
/2 0
•
Konfidenzintervall für den Mittelwert von Y bei x = x
⋅[(1/n)+(x
a+b⋅x−(t )⋅s
α
n-2, /2 e
•
Prognosegrenzen: Konfidenzintervall für den Prognosewert Y
a+b⋅x−(t )⋅s
α
n-2, /2
Vorgehensweise mit dem Taschenrechner bei Inferenzmaßzahlen
für lineare Regression
1) Geben Sie (x,y) als Datenspalten in die Statistikmatrix ΣDAT ein.
: Β = Β
wird getestet gegen die Alternativhypothese
0 0
= (b -Β
0
ausgeführt,
> t
0
= 0 ausführen und der Test ergibt,
0
: Β = 0 nicht zurückgewiesen werden kann, ist
0
um einen Test
Α Α
H : =
0 0
: Α ≠ Α
. Die Testkenngröße lautet t
1 0
1/2
, wobei t der Studentschen t-Verteilung mit dem
.
α
/2
2 1/2
< α+βx
-x) /S ]
0 xx
a+b⋅x+(t
α
n-2,
⋅[1+(1/n)+(x 2
-x) /S ]
e 0 xx
a+b⋅x+(t )⋅s
α
n-2, /2
)/(s /√S ), wobei t der
0 e xx
d. h, bei gegebenem
bestimmt und
α
/2
oder wenn t < - t
α α
/2 0 /2
für die Signifikanz
wird getestet gegen
0
zurückgewiesen, wenn t
0
, i.e., α+βx
:
0 0
<
0
2
⋅[(1/n)+(x
)⋅s -x) /S
/2 e 0 xx
=Y(x
0 0
1/2
< Y <
0
⋅[1+(1/n)+(x 2 1/2
-x) /S ]
e 0 xx
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.
des
die
= (a-
0
1/2
] .
):
.