Arbeitsblatt Lineare Regression und Korrelation mit Lösungen

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1.Leicht
xy139349557762964xy5405060

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 den Achsenabschnitt a.

n = 5
a =
2.Leicht
xy127226323418519616xy2462025

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. Bestimme die Steigung b.

n = 6
b =
3.Mittel
xy121219321416515xy24161820

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Fahrzeugalter in Jahren und y = Preis in k€. Bestimme das Bestimmtheitsmaß r² der Regressionsgeraden.

n = 5
r² =
4.Mittel
xy144245350454553xy24455055

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Lernstunden und y = Prüfungspunkte. Ihre Summen sind gegeben. Bestimme daraus den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.

n = 5Σx = 15Σy = 246Σx² = 55Σy² = 12186Σxy = 765
r =
5.Schwer
xy15431761196321762376xy152060x = 18

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Temperatur in °C und y = verkaufte Eiskugeln. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Eine neue Beobachtung (18, 56) wird gemacht. Bestimme ihr Residuum e = y − ŷ.

n = 5(18, 56)
e =
6.Schwer
xy23744565685810711275xy5104060ŷ = 65

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 = 65 voraus?

n = 6ŷ = 65
x =

Lösungsschlüssel

  1. 1. a = 38,45
  2. 2. b = −2,314
  3. 3. r² = 0,7212
  4. 4. r = 0,9383
  5. 5. e = −3,75
  6. 6. x = 9,074

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