Casio FX-CG10 Benutzerhandbuch
Seite 218
6-24
u Berechnung des Korrelationskoeffizienten (r), des Bestimmtheitsmaßes
(r
2
) und der mittleren quadratischen Fehler (MSe)
Nach den Regressionsparametern werden auch die folgenden Parameter auf der
Ergebnisanzeige der Regressionsberechnung angezeigt. Welche Parameter angezeigt
werden, hängt von der Regressionsformel ab.
Korrelationskoeffizient (r)
Angezeigt nach: Berechnung der linearen Regression, logarithmischen Regression,
exponentiellen Regression oder Potenzregression.
Bestimmtheitsmaß (r
2
)
Angezeigt nach: Berechnung der linearen Regression, quadratischen Regression, kubischen
Regression, quartischen Regression, logarithmischen Regression, exponentiellen Regression
oder Potenzregression.
Mittlerer quadratischer Fehler (MSe)
Angezeigt nach jeglicher Regressionsberechnung mit Ausnahme von Med-Med.
Je nach Typ der Regressionsberechnung wird der mittlere quadratische Fehler (MSe) mit einer
der folgenden Formeln errechnet.
• Lineare Regression (
ax
+
b
) ...........
(
a
+
bx
) ...........
• Quadratische Regression ...............
• Kubische Regression .....................
• Quartische Regression ...................
• Logarithmische Regression ............
• Exponentielle Regression (
a
·
e
bx
) ....
(
a
·
b
x
) .....
MSe
=
Σ
1
n
– 2
i
=1
n
(y
i
– (ax
i
+ b))
2
MSe
=
Σ
1
n
– 2
i
=1
n
(y
i
– (a + bx
i
))
2
MSe
=
Σ
1
n
– 3
i
=1
n
(y
i
– (ax
i
+ bx
i
+ c))
2
2
MSe
=
Σ
1
n
– 4
i
=1
n
(y
i
– (ax
i
3
+ bx
i
+ cx
i
+ d ))
2
2
MSe
=
Σ
1
n
– 5
i
=1
n
(y
i
– (ax
i
4
+ bx
i
3
+ cx
i
+ dx
i
+ e))
2
2
MSe
=
Σ
1
n
– 2
i
=1
n
(y
i
– (a + b ln x
i
))
2
MSe
=
Σ
1
n
– 2
i
=1
n
(ln y
i
– (ln a + bx
i
))
2
MSe
=
Σ
1
n
– 2
i
=1
n
(ln y
i
– (ln a + (ln b) · x
i
))
2