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Lineare Regression
Schüler
Tags: Lineare Regression
 
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Hallo, hab soeben ein Beispiel durchgerechnet, bin aber auf ein Problem gestoßen. Folgendes: gegeben: Menge: Kosten: Hab eine Tabelle für die Menge, eine für die Kosten erstellt, dann mit GeoGebra die Analyse zweier Variablen gemacht und die Funktion bestimmt. Man soll einmal die quadratische und einmal die kubische Funktion ermitteln. Quadratische ist: Kubische ist: So, man muss nun mit Hilfe der Standardfehler argumentieren, welche Kostenfunktion die Bessere ist (wenn man sich die tatsächlichen Kosten ansieht.) Sprich ich hab für beide Funktionen die Standardfehler berechnet, mit Wurzel aus Summe der Fehlerquadrate Komme aber bei der quadratischen auf beim Standardfehler & bei der kubischen auf . Richtig wären: (kubisch), (quadratisch) Würde gerne wissen, was ich falsch gemacht habe bzw. wie man auf die kommt. Die beiden Funktionen, die ich oben angegeben habe, stimmen so! Danke für mögliche Ansätze! Für alle, die mir helfen möchten (automatisch von OnlineMathe generiert): "Ich möchte die Lösung in Zusammenarbeit mit anderen erstellen." |
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Hallo, hast du durch n oder durch n-1 geteilt? |
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Worauf wäre die Teilung von oder bezogen? Auf welche Rechnung. Danke für die Rückmeldung! |
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Das war nur so eine Vermutung. Ich weiß, dass es für irgendeine sigma-Rechnung zwei verschieden Formeln gibt (eine, in der man durch n und eine andere, in der man durch n-1 teilen muss). Du hast 5 Wertepaare. Wenn man irgendeine Zahl durch 5 oder nur durch 4 teilt, unterscheiden sich beide Ergebnisse (eins ist 80% vom anderen). Dieses Verhältnis stimmt nahezu bei einer deiner Funktionen, wenn man deine Lösung mit der Musterlösung vergleicht. Vielleicht bin ich mit meiner Vermutung aber total auf dem Holzweg. |
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Also ich bekomm dadurch nicht das Richtige raus, aber trotzdem danke! |
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anonymous 23:33 Uhr, 29.01.2016 |
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deine beiden Trendlinien sind richtig ich komme allerdings auf ganz andere Werte. Normalerweise bildet man die Summe der Abstandsquadrate zum Mittelwert(!) und dividiert durch die um 1 verminderte Anzahl der Messungen - das ergibt die Varianz und letztlich die Standardabweichung. Ich weiß nun nicht genau, was du rechnest, du hast es nicht genau beschrieben. Wenn du die Abstandsquadrate bzgl. des jeweiligen Funktionswertes deiner Trendlinie meinst, dann erhalte ich bei der kubischen Trendlinie eine "Standardabweichung" von 0,1105 und bei der quadratischen Trendlinie eine von 0,9855 |
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