Casio CFX-9850GB PLUS - Handbuch (Seite 289)

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18-4 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 k k k 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)
1 2 3 4 5 6
6(DRAW)
a ...... Regressionskoeffizient (Steigung)
b ...... Regressions-Konstantenterm ( y -Schnittpunkt)
r ....... Korrelationskoeffizient
r 2 ...... Bestimmungskoeffizient
k k k k 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)
1 2 3 4 5 6