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Berechnung und grafische Darstellung von

statistischen Daten mit paarweisen Variablen

Unter “Plotten eines Streuungsdiagramms” haben wird ein Streuungsdiagramm

angezeigt und danach eine logarithmische Regressionsrechnung ausgeführt.

Wollen wir den gleichen Vorgang verwenden, um die verschiedenen

Regressionsfunktionen zu betrachten.

k Lineare Regressions-Grafik

S.254 Die lineare Regression plottet eine gerade Linie, die möglichst nahe an vielen

Datenpunkten liegt, und ergibt Werte für die Steigung und den y-Schnittpunkt (y-

Koordinate, wenn x = 0 ist) der Linie.

Die grafische Repräsentation dieses Zusammenhangs ist eine lineare Regres-

sions-Grafik.

(Graph Type) !Q1(GRPH)6(SET)c

(Scatter) 1(Scat)

(GPH1) !Q1(GRPH)1(GPH1)

(X) 1(X)

12345

6(DRAW)

a ...... Regressionskoeffizient (Steigung)

b ...... Regressions-Konstantenterm (y-Schnittpunkt)

r ....... Korrelationskoeffizient

...... Bestimmungskoeffizient

k Med-Med-Grafik

S.254 Wenn eine Anzahl von extremen Werten erwartet wird, kann eine Med-Med-Grafik

an Stelle der Methode des kleinsten Quadrates verwendet werden. Dies ist auch

ein Typ einer linearen Regression, wobei jedoch der Effekt von extremen Werten

minimiert wird. Diese Methode ist besonders nützlich für die Erstellung einer

hochzuverlässigen linearen Regression aus Daten, die unregelmäßige

Fluktuationen enthalten, wie z.B. bei sainsonbedingten Untersuchungen.

2(Med)

12345

1 2 ... 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 ... 483 484

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