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Median-Median-Linie (MedMed)
Passt die Modellgleichung y=mx+b mittels der Median-Median-Linie
(resistente Gerade) an die Daten an und berechnet dabei die Summenpunkte
x1, y1, x2, y2, x3 und y3. Median-Median Linie zeigt Werte für m (Steigung)
und b (y-Achsenabschnitt) an.
Quadratische Regression (QuadReg)
Passt das Polynom zweiten Grades y=ax2+bx+c an die Daten an. Sie zeigt
Werte für a , b , c und R2 an. Für drei Datenpunkte ist die Gleichung eine
Polynom-Anpassung, für vier und mehr eine Polynom-Regression. Es werden
mindestens drei Datenpunkte benötigt.
Kubische Regression (CubicReg)
Passt das Polynom dritten Grades y=ax3+bx2+cx+d an die Daten an. Sie zeigt
Werte für a , b , c, d und R2an. Für vier Datenpunkte ist die Gleichung eine
Polynom-Anpassung, für fünf und mehr eine Polynom-Regression. Es werden
mindestens vier Punkte benötigt.
Regression vierter Ordnung, QuartReg
Passt das Polynom vierten Grades y=ax4+bx3+cx2+dx+e an die Daten an. Sie
zeigt Werte für a , b , c, d , e und R2 an. Für fünf Datenpunkte ist die Gleichung
eine Polynom-Anpassung, für sechs und mehr eine Polynom-Regression. Es
werden mindestens fünf Punkte benötigt.
Potenzregression, PowerReg
Passt die Modellgleichung y=axb mit der Methode der kleinsten Quadrate
(least squares) der umgewandelten Werte ln(x) und ln(y) an die Daten an. Sie
zeigt Werte für a , b , r2 und r an.
Exponentielle Regression (ExpReg)
Passt die Modellgleichung y=abx mit der Methode der kleinsten Quadrate
(least squares) der umgewandelten Werte x und ln(y) an die Daten an. Sie
zeigt Werte für a , b , r2 und r an.
Logarithmische Regression (LogReg)
Logarithmische Regression (LogReg) passt die Modellgleichung y=a+b ln(x)
mittels mit der Methode der kleinsten Quadrate der umgewandelten Werte ln(x)
und y an die Daten an. Sie zeigt Werte für a , b , r2 und r an.
Applikation Lists & Spreadsheet
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