Arbeitsblatt Lineare Regression und Korrelation mit Lösungen

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1.Leicht
xy343448554652754xy46455055

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Werbeausgaben in k€ und y = Umsatz in k€. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Bestimme die Steigung b.

n = 5
b =
2.Leicht
xy1451167018672088229124104xy1520256080100

Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Temperatur in °C und y = verkaufte Eiskugeln. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Bestimme den Achsenabschnitt a.

n = 6
a =
3.Mittel
xy23944165686310631274xy5104060

Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Werbeausgaben in k€ und y = Umsatz in k€. Bestimme den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.

n = 6
r =
4.Mittel
xy125223324424519620xy246202224

Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Fahrzeugalter in Jahren und y = Preis in k€. Bestimme das Bestimmtheitsmaß r² der Regressionsgeraden.

n = 6
r² =
5.Schwer
xy35055976997211811396xy5106080100ŷ = 72

Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Werbeausgaben in k€ und y = Umsatz in k€. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Für welchen Wert x sagt die Gerade ŷ = 72 voraus?

n = 6ŷ = 72
x =
6.Schwer
xy128227321423521617xy2462025x = 3,5

Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Fahrzeugalter in Jahren und y = Preis in k€. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Eine neue Beobachtung (3,5, 28) wird gemacht. Bestimme ihr Residuum e = y − ŷ.

n = 6(3,5, 28)
e =

Lösungsschlüssel

  1. 1. b = 2,6
  2. 2. a = −16,23
  3. 3. r = 0,9689
  4. 4. r² = 0,663
  5. 5. x = 8,195
  6. 6. e = 5,167

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