Regressionsgerade berechnen < Statistik/Hypothesen < Stochastik < Oberstufe < Schule < Mathe < Vorhilfe
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(Frage) beantwortet  | | Datum: | 11:57 Do 06.05.2010 | | Autor: | m4rio |
hallo, wie berechne ich diese... weiß leider nur, wie es mit dem Taschenrechner gehr, aber dafür dürfte es ja wohl keine Punkte geben...
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(Antwort) fertig  | | Datum: | 12:17 Do 06.05.2010 | | Autor: | leduart |
Hallo
irgendwas musst du doch dazu wissen, Schulbuch, skriptm google, wiki
Wir schreiben hier keine Mathebücher sondern helfen, wenn man die nicht versteht.
Gruss leduart
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(Frage) beantwortet | | Datum: | 13:35 Do 06.05.2010 | | Autor: | m4rio |
also, die erklärung meines Buches hat ne 6- verdient...
nach nem Bsp, welches ich im Netz gefunden habe, zu urteilen,
Berechnet man die Steigung, indem man [mm] \bruch{(xi-\verline{x})*(yi-\overline{y})}{n} [/mm] rechnet und dieses Ergebnis durch die die Varianz... im Bsp wir die Varianz der ersten messreihe genommen, ist das so üblich?
Schnittpunkt mit der F(x) achse,
den Mittelwert der zweiten messreihe - die steigung, dieses ergebnis mit dem Mittelwert der ersten messreihe multipliziert... korrekt so`?
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(Antwort) fertig | | Datum: | 19:26 Do 06.05.2010 | | Autor: | leduart |
Hallo
ich versteh deine Formeln nicht. du willst durch gemessene Punkte die "optimale" Gerade legen? y=ax+b?
a steigung, b Achsenabschnitt.
dann ist das so falsch.
deine formel mit nem summenzeichen gibt b.
dann wird a anders ausgerechnet als du beschreibst.
b = [mm] \frac{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (x_i- \bar x)(y_i- \bar y)}{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (x_i- \bar x)^2} [/mm] = [mm] \frac{\sum_{i=1}^n (x_i- \bar x)(y_i- \bar y)}{\sum_{i=1}^n (x_i- \bar x)^2} [/mm] = [mm] \frac{SS_{xy}}{SS_{xx}} [/mm]
a = [mm] \overline{y} [/mm] - b [mm] \overline{x}
[/mm]
die Formel aus wiki kopiert, wo du ja auch hättest nachsehen können. dort steht auch, wie man es herleitet stichwort lineare Regression.
aber nur stur die formel anwenden ist ja auch nicht besser als den TR verwenden, wenn man nicht weiss, warum das richtig sein sollte.
Gruss leduart
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