Arbeitsblatt Lineare Regression und Korrelation mit Lösungen

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1.Leicht
xy127225322421522616xy2462025

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 =
2.Leicht
xy1657197822922511028124xy2025100

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. Bestimme die Steigung b.

n = 5
b =
3.Mittel
xy122221320418513xy241520

Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Fahrzeugalter in Jahren und y = Preis in k€. Bestimme den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.

n = 5
r =
4.Mittel
xy3345487529601174xy5104060

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

n = 5
r² =
5.Schwer
xy247348456555660765xy2465060x = 2,5

Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Lernstunden und y = Prüfungspunkte. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Eine neue Beobachtung (2,5, 45) wird gemacht. Bestimme ihr Residuum e = y − ŷ.

n = 6(2,5, 45)
e =
6.Schwer
xy1561187721822410827119xy1520256080100120ŷ = 111

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. Für welchen Wert x sagt die Gerade ŷ = 111 voraus?

n = 5ŷ = 111
x =

Lösungsschlüssel

  1. 1. b = −1,857
  2. 2. b = 5,533
  3. 3. r = −0,9317
  4. 4. r² = 0,9671
  5. 5. e = −3,024
  6. 6. x = 25,41

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