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k Statistische Berechnungen mit einer zweidimensionalen Stichprobe

Im obigen Beispiel unter „Anzeige der Berechnungsergebnisse für eine statistische Grafik

mit einer zweidimensionalen Stichprobenerhebung“ wurden die Ergebnisse der statistischen

Berechnungen nach dem Zeichnen des Graphen angezeigt. Dies waren numerische Werte

und Kennzahlen der Stichprobe, die in der Graphenanzeige verwendet wurde.

Ausgehend vom Statistik-Listeneditor werden die Tasten

2(CALC) 2(2-VAR) gedrückt.

Danach können Sie die f oder c-Taste drücken, um die Anzeige der Ergebnisse der

statistischen Berechnungen nach unten zu rollen, damit Sie die Variableneigenschaften

betrachten können.

Zu Einzelheiten und Bedeutung dieser statistischen Werte siehe „Anzeige der

Berechnungsergebnisse für eine statistische Grafik mit einer zweidimensionalen

Stichprobenerhebung“ (Seite 6-22).

k Regressionsanalysen

In den Erläuterungen von „Lineare Regression“ bis „Logistische Regression“ wurden die

Ergebnisse der Regressionsanalysen nach dem Zeichnen der Graphen angezeigt. Jetzt

werden die ermittelten Regressionsfunktionen zahlenmäßig dargestellt.

Sie können die gleichen Ergebnisse auch direkt vom Statistik-Listeneditor aus bestimmen.

Durch Drücken der Tasten 2(CALC) 3(REG) wird ein Funktionsmenü angezeigt, das die

folgenden Positionen enthält.

• { ax + b } / { a + bx } / { Med } / { X

} / { X

} / { Log } / { ae

} / { ab

} / { Power } / { Sin } / { Logistic } ...

Parameter für {lineare Regression (

ax + b )}/{lineare Regression ( a + bx )}/{Med-

Med}/{quadratische Regression}/{kubische Regression}/{quartische Regression}/

{logarithmische Regression}/{exponentielle Regression (

)}/{exponentielle Regression

(

)}/{Potenzregression}/{Sinus-Regression}/{logistische Regression}

Beispiel Anzuzeigen sind die geschätzten Parameter einer linearen Regression

2(CALC) 3(REG) 1(X) 1(

ax + b )

Die Bedeutung der Parameter, die in dieser Anzeige erscheinen, ist die gleiche wie die für

die „Anzeige von Regressionsrechnungsergebnissen“ und „Lineare Regression“ bis hin zur

„Logistischen Regression“.

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