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Casio AlgebraFX20 Seite 265

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kLogarithmische Regression (quasilineare Regression)
Die logarithmische Regression beschreibt die abhängige Variable y als Logarithmusfunktion
von x. Die Standardformel für die logarithmische Regression lautet y = a + b × ln x, so dass
bei einer Transformation von X = ln x die Formel y = a + bX für die lineare Regression
erhalten wird (quasilineare Regression).
4(CALC)h(Log)
6(DRAW)
Nachfolgend ist die Modellformel für die logarithmische
Regression aufgeführt.
y = a + b • ln x
a............. Regressionskonstante
b............. Regressionskoeffizient
r.............. Korrelationskoeffizient (der quasilinearen Regression)
r2............ Bestimmtheitsmaß
kExponentielle Regression (quasilineare Regression)
Die exponentielle Regression beschreibt die abhängige Variable y als Exponentialfunktion
von x. Die Standardformel für die exponentielle Regression lautet y = a × ebx, so dass man
ln y = In a + bx erhält, wenn beide Seiten der Modellgleichung logarithmiert werden. Falls
man dann Y = In y und a = In a setzt, erhält man die Formel Y = a + bx für die lineare Re-
gression (quasilineare Regression).
4(CALC)i(Exp)
6(DRAW)
Nachfolgend ist die Modellformel für die exponentielle
Regression aufgeführt.
y = a • ebx
a............. Regressionskoeffizient (Schnittstelle mit der y-Achse)
b............. Regressionskoeffizient des Exponenten
r.............. Korrelationskoeffizient (der quasilinearen Regression)
r2............ Bestimmtheitsmaß
6-3-8
Berechnungen und grafische Darstellungen mit einer zweidimensionalen Stichprobe
… 265 …

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