Regressionsanalyse/Beispiel: Quadratische Regression: Unterschied zwischen den Versionen
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====Lineare Regressionsfunktion==== | ====Lineare Regressionsfunktion==== | ||
<math>{\widehat{y_{i}}}={\ | <math>{\widehat{y_{i}}}={\hat{b}_{0}}+{\hat{b}_{1}}\cdot x_{i}=-1,82+0,0435\cdot x_{i}</math> | ||
<math>{R_{yx}}^{2}=0,875</math> | <math>{R_{yx}}^{2}=0,875</math> |
Aktuelle Version vom 5. Juli 2020, 17:07 Uhr
Beispiel: Quadratische Regression
vergleichbare Städte
- Anzahl der Bus-Streckenpläne, die am Beginn des Untersuchungszeitraumes kostenlos an die Einwohner verteilt wurden
- Zuwachs an Fahrgästen während des Untersuchungszeitraumes
Stadt | Fahrgastzuwachs
(in 1000) |
Streckenpläne
(in 1000) |
1 | 0,60 | 80 |
2 | 6,70 | 220 |
3 | 5,30 | 140 |
4 | 4,00 | 120 |
5 | 6,55 | 180 |
6 | 2,15 | 100 |
7 | 6,60 | 200 |
8 | 5,75 | 160 |
Lineare Regressionsfunktion
Die Residuen streuen nicht zufällig um den Wert Null, sondern zeigen eine deutliche nichtlineare Tendenz. Das führt zu der Überlegung, statt einer linearen eine nichtlineare Regressionsfunktion zu verwenden.
Quadratische Regressionsfunktion