Arbeitsblatt Lineare Regression und Korrelation mit Lösungen

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1.Leicht
xy284166208271036xy510102030

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Last in kN und y = Verlängerung in mm. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Bestimme die Steigung b.

n = 5
b =
2.Leicht
xy244106208261031xy510102030

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Last in kN und y = Verlängerung in mm. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Bestimme den Achsenabschnitt a.

n = 5
a =
3.Mittel
xy29496158201024xy51010152025

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Last in kN und y = Verlängerung in mm. Bestimme den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.

n = 5
r =
4.Mittel
xy2741361982410301239xy51010203040

Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Last in kN und y = Verlängerung in mm. Ihre Summen sind gegeben. Bestimme daraus den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.

n = 6Σx = 42Σy = 132Σx² = 364Σy² = 3576Σxy = 1140
r =
5.Schwer
xy129227325422520xy24202530ŷ = 28

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Fahrzeugalter in Jahren und y = Preis in k€. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Für welchen Wert x sagt die Gerade ŷ = 28 voraus?

n = 5ŷ = 28
x =
6.Schwer
xy186821852494271153011733139xy202530100x = 22,5

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. Sage ŷ für x = 22,5 voraus.

n = 6x = 22,5
ŷ =

Lösungsschlüssel

  1. 1. b = 3,35
  2. 2. a = −2,8
  3. 3. r = 0,974
  4. 4. r = 0,9959
  5. 5. x = 1,522
  6. 6. ŷ = 89,51

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