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Lineare Regression I

Lineare Regression: Punktewolke (xi|yi), 1≤i≤n -> Regressionskoeffizient r, Regressionsgerade y = mx + b.

Eingabe der zwei Merkmalslisten und der Datenanzahl (Dezimalzahlen mit Punkt statt Komma):

Daten  
Datenanzahl: n = 
Merkmalslisten:   
Nr. 
1 
2 
3 
4 
5 
6 
7 
8 
9 
10 
11 
12 
13 
14 
15 
16 
17 
18 
19 
20 
Auswertung  
Summen:
Sx = Σ1n xi, Sy = Σ1n yi
Mittelwerte:
x- = (Σ1n xi)/n, y- = (Σ1n yi)/n = 
Summen der quadratischen Abweichungen:
Qx = Σ1n (xi-x-)2, Qy = Σ1n (yi-y-)2
Standardabweichungen:
σx = {[Σ1n (xi-x-)2]/n}1/2, σy = {[Σ1n (yi-y-)2]/n}1/2
Summe der gemischten Abweichungen:
Qxy = Σ1n (xi-x-)*((yi-y-) = 
 
Regressionskoeffizient:
r = Qxy/√Qx/√Qy
 
Regressionsgerade:   
Steigung, y-Achsenabschnitt:
m = Qxy/Qx, b = y- - m*x-
y = mx + b = 

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