Lineare Regression - HP 12C Platinum Bedienungsanleitung

86 Abschnitt 6: Statistische Funktionen

Lineare Regression

Nach der Akkumulation von bivariablen Daten in den Statistikregistern können
Sie für einen neuen (einzugebenden) x-Wert einen neuen (aus den bisherigen
Daten abgeleiteten) y-Wert ( ) errechnen lassen und umgekehrt für einen neuen
y-Wert einen neuen x-Wert ( ).
Zur Berechnung von :
ˆ
1. Geben Sie einen neuen x-Wert ein.
2. Drücken Sie gR.
Zur Berechnung von :
ˆ
1. Geben Sie einen neuen y-Wert ein.
2. Drücken Sie gQ.
Beispiel: Bestimmen Sie durch lineare Regression unter Verwendung der
akkumulierten Statistikdaten aus dem vorherigen Beispiel das Verkaufsvolumen
eines neuen Vertriebsangestellten, der 48 Wochenstunden ableistet.
Tastatureingaben
48gQ
Die Zuverlässigkeit einer linearen Regression hängt davon ab, wie sehr die
Datenpaare bei Darstellung in einem Schaubild auf einer Gerade liegen. Diese
Zuverlässigkeit wird gewöhnlich über den Korrelationskoeffizienten r
ausgedrückt. Dieser Wert wird automatisch immer dann berechnet, wenn
berechnet werden. Sie können r durch Drücken von ~ anzeigen. Ein
ˆ
Korrelationskoeffizient, der nahe bei 1 oder –1 liegt, zeigt an, dass die
Datenpaare ziemlich genau auf einer Gerade liegen. Hingegen würde ein
Korrelationskoeffizient, der nahe bei 0 liegt, anzeigen, dass die Datenpaare
überhaupt nicht auf einer Gerade liegen und dass eine lineare Regression mit
diesen Daten nicht sehr zuverlässig wäre.
Beispiel: Prüfen Sie für das vorherige Beispiel die Zuverlässigkeit der linearen
Regression, indem Sie sich den Korrelationskoeffizienten anzeigen lassen.
Tastatureingaben
~
ˆ
ˆ
Display
Durch Regression bestimmtes
28,818.93
Verkaufsvolumen bei 48
Wochenstunden.
Display
Der Korrelationskoeffizient liegt
0.90
nahe bei 1, so dass das berechnete
Verkaufsvolumen eine gute
Schätzung darstellt.
oder
ˆ