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Berechnungen und grafische Darstellungen mit einer zweidimensionalen Stichprobe
k Logarithmische Regression (quasilineare Regression)
Die logarithmische Regression beschreibt die abhängige Variable
x
von
. Die Standardformel für die logarithmische Regression lautet
bei einer Transformation von X = ln
erhalten wird (quasilineare Regression).
4(CALC)h(Log)
6(DRAW)
Nachfolgend ist die Modellformel für die logarithmische
Regression aufgeführt.
y
a
b
=
+
a .............
b .............
r ..............
r
............
2
k Exponentielle Regression (quasilineare Regression)
Die exponentielle Regression beschreibt die abhängige Variable
x
von
. Die Standardformel für die exponentielle Regression lautet
y
a
bx
ln
= In
+
erhält, wenn beide Seiten der Modellgleichung logarithmiert werden. Falls
y
man dann Y = In
gression (quasilineare Regression).
4(CALC)i(Exp)
6(DRAW)
Nachfolgend ist die Modellformel für die exponentielle
Regression aufgeführt.
bx
y
a
e
=
•
a .............
b .............
r ..............
r
............
2
x
die Formel
x
ln
•
Regressionskonstante
Regressionskoeffizient
Korrelationskoeffizient (der quasilinearen Regression)
Bestimmtheitsmaß
a
a
und
= In
setzt, erhält man die Formel Y =
Regressionskoeffizient (Schnittstelle mit der
Regressionskoeffizient des Exponenten
Korrelationskoeffizient (der quasilinearen Regression)
Bestimmtheitsmaß
6-3-8
y
a
b
=
+
X für die lineare Regression
y
a
y
19990401
y
als Logarithmusfunktion
y
a
b
x
=
+
× ln
, so dass
als Exponentialfunktion
bx
y
a
e
=
×
, so dass man
bx
+
für die lineare Re-
-Achse)
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