Arbeitsblatt Lineare Regression und Korrelation mit Lösungen

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1.Leicht
xy234861281510211226xy5101020

Die Tabelle enthält 6 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 = 6
b =
2.Leicht
xy2504586678771085xy5106080

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 =
3.Mittel
xy35055476396411761382xy51050607080

Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Lernstunden und y = Prüfungspunkte. Bestimme den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.

n = 6
r =
4.Mittel
xy18452059227024762680xy20256080

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Temperatur in °C und y = verkaufte Eiskugeln. Bestimme den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.

n = 5
r =
5.Schwer
xy2941562183010341243xy5102040ŷ = 39

Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Last in kN und y = Verlängerung in mm. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Für welchen Wert x sagt die Gerade ŷ = 39 voraus?

n = 6ŷ = 39
x =
6.Schwer
xy3415407449521149xy510404550x = 6

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. Eine neue Beobachtung (6, 39) wird gemacht. Bestimme ihr Residuum e = y − ŷ.

n = 5(6, 39)
e =

Lösungsschlüssel

  1. 1. b = 2,243
  2. 2. b = 4,45
  3. 3. r = 0,9836
  4. 4. r = 0,9715
  5. 5. x = 11,05
  6. 6. e = −4,8

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