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1 Lineare Regression
u Regressionskoeffizient A
Σy – B . Σx
A =
u Korrelationskoeffizient
r
=
n . Σx
{
2 Logarithmische Regression
u Regressionskoeffizient A
Σy – B . Σ
A =
u Korrelationskoeffizient
r
=
n . Σ
{
3 Exponenzielle Regrssion
u Regressionskoeffizient A
Σ
(
A = exp
u Korrelationskoeffizient
r
=
n . Σx
{
4 Potenzregression
u Regressionskoeffizient A
Σ
(
A = exp
u Korrelationskoeffizient
r
=
n . Σ
{
y
n
r
n . Σxy – Σx . Σy
n . Σy
Σx
2
–
2
(
)
}{
x
ln
n
r
n . Σ
y – Σ
x
( ln
)
Σ
2
( ln
x
)
–
(
x
)
ln
y – B . Σx
)
ln
n
r
n . Σx
y – Σx . Σ
ln
n . Σ
Σx
2
2
–
(
)
}{
= A .
y
y – B . Σ
)
x
ln
ln
n
r
n . Σ
y – Σ
x
ln
ln
Σ
x
2
–
x
2
( ln
)
(
)
ln
}{
x
= A + B
u Regressionskoeffizient B
n . Σxy – Σx . Σy
B =
n . Σx
Σy
2
–
2
(
)
}
= A + B .
y
u Regressionskoeffizient B
n . Σ
B =
n . Σ
x . Σy
ln
n . Σy
Σy
2
2
–
(
}{
·
= A .
x
y
e
B
(ln
u Regressionskoeffizient B
n . Σx
B =
n . Σx
y
ln
Σ
2
2
y
–
y
( ln
)
(
)
ln
ln
x
y
B
(ln
=
A + B ln
u Regressionskoeffizient B
n . Σ
ln
B =
n . Σ
x . Σ
y
ln
ln
n . Σ
Σ
y
2
–
( ln
)
(
G-32
Σx
2
–
2
(
)
ln x
x . Σy
y – Σ
x
( ln
)
ln
Σ
2
( ln
x
)
–
(
x
)
ln
2
)
}
ln
y
x
=
A + B
y – Σx . Σ
y
ln
ln
Σx
2
2
–
(
)
}
x
)
x . Σ
y – Σ
x
ln
ln
Σ
x
2
–
x
( ln
)
(
)
ln
y
2
)
ln
}
2
)
y
ln
2
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