Regressionsgerade < math. Statistik < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
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| Aufgabe | Bei der Aufgabe geht es um ein Streudiagramm, welches den Zusammenhang zwischen Temperatur und Eisverkäufen zeigt.
Nutzen Sie die folgenden (unvollständigen) Berechnungen in R zur Beantwortung der Teilaufgaben.
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>/t/)
Intercept ??? 0,0247002 8,375 ????
temperatur 0,0031074--- 0,0004779 ??? ???
'Residual standard error: 0,04226 on 28 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0,6016
a) Zeichnen Sie die Regressionsgerade in das Streudiagramm ein.
Hinweis. Der Mittelwert von x sei 49,10 und von y = 0,36. |
Guten Tag,
generell weiß ich, wie man die Regressionsgerade zeichnet, aber dafür brauche ich gegebene x- und y- Werte.
An Beta1 komme ich ja sogar noch ran durch:
ESTIMATE/STD: ERROR = T Value
=0,2069 für Beta1.
Und wie komme ich mit diesen Daten an Beta 2?
MFG
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> Bei der Aufgabe geht es um ein Streudiagramm, welches den
> Zusammenhang zwischen Temperatur und Eisverkäufen zeigt.
>
> Nutzen Sie die folgenden (unvollständigen) Berechnungen in
> R zur Beantwortung der Teilaufgaben.
> Coefficients:
> Estimate Std. Error t
> value Pr(>/t/)
> Intercept ??? 0,0247002 8,375
> ????
> temperatur 0,0031074--- 0,0004779 ???
> ???
> 'Residual standard error: 0,04226 on 28 degrees of
> freedom
> Multiple R-squared: 0,6016
>
> a) Zeichnen Sie die Regressionsgerade in das Streudiagramm
> ein.
> Hinweis. Der Mittelwert von x sei 49,10 und von y = 0,36.
> Guten Tag,
> generell weiß ich, wie man die Regressionsgerade
> zeichnet, aber dafür brauche ich gegebene x- und y-
> Werte.
>
> An Beta1 komme ich ja sogar noch ran durch:
>
> ESTIMATE/STD: ERROR = T Value
> =0,2069 für Beta1.
>
> Und wie komme ich mit diesen Daten an Beta 2?
>
> MFG
Hallo Kreuzkette
ich habe deine Frage schon vor ein paar Stunden mal angeschaut
und jetzt wieder. Und ich habe eine deutliche Vermutung, warum
wohl noch niemand geantwortet hat.
Es ist ziemlich simpel: gewöhnliche Leute, und sogar solche,
die von Stochastik etwas verstehen, können in deinen Zeilen
keine klare Aufgabenstellung erkennen, auch wenn sie im
Prinzip Übung darin haben, unvollständige Aufgabenstellung
durch Intuition und Erfahrung zu ergänzen.
Nützlich wäre sicher beispielsweise, wenn du die Tabelle
so wiedergeben würdest, dass man sie als solche erkennen
könnte. Das heißt, die Elemente der Tabelle sollten in Reih
und Glied stehen ...
Ferner sprichst du plötzlich von x- und y-Werten, wo doch
vorher diese Variablen gar nicht aufgetreten sind.
LG , Al-Chw.
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(Antwort) fertig  | | Datum: | 20:12 Di 29.07.2014 | | Autor: | luis52 |
Moin Kreuzkette,
ich sitze an derselben Aufgabe und denke, dass ich die Tipps des Dozenten verstanden habe. (Gehst du auch in die Vorlesungen von T. in OS?)
Also: [mm] $\hat\beta_2$ [/mm] brauchst du gar nicht, denn die Regressionsgerade verlaeuft durch die Punkte [mm] $(0,\hat\beta_1)=(0,0.2069)$ [/mm] und [mm] $(\bar [/mm] x, [mm] \bar [/mm] y)= ( 49.10,0.36)$.
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> Moin Kreuzkette,
>
> ich sitze an derselben Aufgabe und denke, dass ich die
> Tipps des Dozenten verstanden habe. (Gehst du auch in die
> Vorlesungen von T. in OS?)
>
> Also: [mm]\hat\beta_2[/mm] brauchst du gar nicht, denn die
> Regressionsgerade verlaeuft durch die Punkte
> [mm](0,\hat\beta_1)=(0,0.2069)[/mm] und [mm](\bar x, \bar y)= ( 49.10,0.36)[/mm].
Hallo Luis,
wir anderen haben aber immer noch keine Ahnung, wie
die Aufgabenstellung eigentlich aussehen sollte ...
LG , Al-Chw.
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| Status: |
(Mitteilung) Reaktion unnötig  | | Datum: | 21:40 Di 29.07.2014 | | Autor: | luis52 |
> Hallo Luis,
>
> wir anderen haben aber immer noch keine Ahnung, wie
> die Aufgabenstellung eigentlich aussehen sollte ...
>
Das Problem liegt vielleicht darin, dass der R-Output so schlecht lesbar ist. Unten eine verbesserte Version. Ausserdem war angegeben [mm] $\bar [/mm] x=49.10$ und [mm] $\bar [/mm] y= 0.36$. Wie gesagt, damit *kann* man die Regressionsgerade zeichnen.
| 1: | Coefficients:
| | 2: | Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
| | 3: | (Intercept) ??? 0.0247002 8.375 ???
| | 4: | temperatur 0.0031074 0.0004779 ??? ???
| | 5: |
| | 6: | Residual standard error: 0.04226 on 28 degrees of freedom
| | 7: | Multiple R-squared: 0.6016
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> > Hallo Luis,
> >
> > wir anderen haben aber immer noch keine Ahnung, wie
> > die Aufgabenstellung eigentlich aussehen sollte ...
> >
>
> Das Problem liegt vielleicht darin, dass der R-Output so
> schlecht lesbar ist. Unten eine verbesserte Version.
> Ausserdem war angegeben [mm]\bar x=49.10[/mm] und [mm]\bar y= 0.36[/mm]. Wie
> gesagt, damit *kann* man die Regressionsgerade zeichnen.
>
> | 1: | Coefficients:
| | 2: | > Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
| | 3: | > (Intercept) ??? 0.0247002 8.375 ???
| | 4: | > temperatur 0.0031074 0.0004779 ??? ???
| | 5: | >
| | 6: | > Residual standard error: 0.04226 on 28 degrees of freedom
| | 7: | > Multiple R-squared: 0.6016
| | 8: | > |
Ja, das sieht schon etwas besser aus. Jeder, der hier (oder
anderswo) Fragen stellt, sollte sich aber sinnvollerweise schon
selber darum kümmern, wie seine Eingabe dann hier wirklich
aussieht (dazu gibt es den Button "Vorschau"), und sich
notfalls darum kümmern, dass sie wirklich lesbar und
verständlich wird. Natürlich hattest du als einer, der die
Aufgabe selber schon kannte, einen erheblichen Vorteil
darin, die Aufgabe im Trümmerhaufen wiederzuerkennen ...
(Ich kann aber immer noch nicht sehen, was z.B. x und y
wirklich bedeuten sollen ...)
LG , Al-Chw.
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