matheraum.de
Raum für Mathematik
Offene Informations- und Nachhilfegemeinschaft

Für Schüler, Studenten, Lehrer, Mathematik-Interessierte.
Hallo Gast!einloggen | registrieren ]
Startseite · Forum · Wissen · Kurse · Mitglieder · Team · Impressum
Forenbaum
^ Forenbaum
Status Hochschulmathe
  Status Uni-Analysis
    Status Reelle Analysis
    Status UKomplx
    Status Uni-Kompl. Analysis
    Status Differentialgl.
    Status Maß/Integrat-Theorie
    Status Funktionalanalysis
    Status Transformationen
    Status UAnaSon
  Status Uni-Lin. Algebra
    Status Abbildungen
    Status ULinAGS
    Status Matrizen
    Status Determinanten
    Status Eigenwerte
    Status Skalarprodukte
    Status Moduln/Vektorraum
    Status Sonstiges
  Status Algebra+Zahlentheo.
    Status Algebra
    Status Zahlentheorie
  Status Diskrete Mathematik
    Status Diskrete Optimierung
    Status Graphentheorie
    Status Operations Research
    Status Relationen
  Status Fachdidaktik
  Status Finanz+Versicherung
    Status Uni-Finanzmathematik
    Status Uni-Versicherungsmat
  Status Logik+Mengenlehre
    Status Logik
    Status Mengenlehre
  Status Numerik
    Status Lin. Gleich.-systeme
    Status Nichtlineare Gleich.
    Status Interpol.+Approx.
    Status Integr.+Differenz.
    Status Eigenwertprobleme
    Status DGL
  Status Uni-Stochastik
    Status Kombinatorik
    Status math. Statistik
    Status Statistik (Anwend.)
    Status stoch. Analysis
    Status stoch. Prozesse
    Status Wahrscheinlichkeitstheorie
  Status Topologie+Geometrie
  Status Uni-Sonstiges

Gezeigt werden alle Foren bis zur Tiefe 2

Navigation
 Startseite...
 Neuerdings beta neu
 Forum...
 vorwissen...
 vorkurse...
 Werkzeuge...
 Nachhilfevermittlung beta...
 Online-Spiele beta
 Suchen
 Verein...
 Impressum
Das Projekt
Server und Internetanbindung werden durch Spenden finanziert.
Organisiert wird das Projekt von unserem Koordinatorenteam.
Hunderte Mitglieder helfen ehrenamtlich in unseren moderierten Foren.
Anbieter der Seite ist der gemeinnützige Verein "Vorhilfe.de e.V.".
Partnerseiten
Weitere Fächer:

Open Source FunktionenplotterFunkyPlot: Kostenloser und quelloffener Funktionenplotter für Linux und andere Betriebssysteme
StartseiteMatheForenstochastische AnalysisRegressionsgerade
Foren für weitere Schulfächer findest Du auf www.vorhilfe.de z.B. Philosophie • Religion • Kunst • Musik • Sport • Pädagogik
Forum "stochastische Analysis" - Regressionsgerade
Regressionsgerade < stoch. Analysis < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
Ansicht: [ geschachtelt ] | ^ Forum "stochastische Analysis"  | ^^ Alle Foren  | ^ Forenbaum  | Materialien

Regressionsgerade: Völliges Unverständnis
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 22:09 Do 25.10.2012
Autor: Mindfish

Aufgabe
Es Wurde das Geburtsgewicht (in g) und die Lebensdauer (in Monaten) von 8 Mäusen festgehalten:

[mm] \bruch{Gewicht}{Lebensdauer}\vmat{ 3,5 & 4,1 & 2,7 & 4 & 3,5 & 2,8 & 4,5 & 2,9 \\ 22 & 25 & 16 & 20 & 19 & 16 & 23 & 21 } [/mm]

(a) Zeichnen sie einen Boxplot, der die Lebensdauer  der Mäuse darstellt.
|. Berechnen sie die benötigten Quantile
||. Berechnen sie das arithmetische Mittel der Lebensdauer
|||. Geben sie [mm] x_{min} [/mm] und [mm] x_{max} [/mm] an
|V. Fassen sie die Daten in einem Boxplot zusammen.
(b) Berechnen sie die Regressionsgerade mittels der die Lebensdauer in Abhängigkeit des Gewichts bei der Geburt beschrieben wird. Berechnen sie hierfür zunächst
|. das arithmetische Mittel des Geburtsgewichtes
||. die Varianz des Geburtsgewichtes
|||. die Kovarianz zwischen dem Geburtsgewicht und der Lebensdauer
|V. Bestimmen sie die Regressionsgerade
Tipp:   Benutzen sie zur Berechnung der Varianz und der Kovarianz die entsprechenden Verschiebungssätze

Nabend nette Community,
mein Problem liegt darin, das ich nicht im geringsten etwas mit Kovarianz und Regressionsgerade etwas anfangen kann.

(a)
16 | 16 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 25
|.
[mm] \alpha_{0,25}=16 [/mm]
[mm] \alpha_{0,5}=20 [/mm]
[mm] \alpha_{0,75}=22 [/mm]

||.
162/8=20.25

|||.
[mm] x_{min}=16 [/mm]
[mm] x_{max}=25 [/mm]

|V. ist ja dann kein Problem =D

(b)
|. 28/8=3,5
||. [mm] s_{x}^2=\bruch{1}{N-1}((\summe_{i=1}^{N}x_{i}^2)-N*x_{m}^2) [/mm]
[mm] s_{x}^2=\bruch{1}{8-1}((\summe_{i=1}^{8}28^2)-8*3,5^2)=98 [/mm]

Ist das bis hierhin richtig?
Was nu? Was ist die Kovarianz und wie berechne ich diese?
UUUND, das ganz dicke UND was ist eine Regressionsgerade und wie berechne ich diese? Ich werde leider aus meinen Lehrbüchern nicht schlau.

MfG
Mindfish


Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.

        
Bezug
Regressionsgerade: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 08:46 Fr 26.10.2012
Autor: luis52

Moin.  


>  
> (b)
>  |. 28/8=3,5

[ok]

>  ||.
> [mm]s_{x}^2=\bruch{1}{N-1}((\summe_{i=1}^{N}x_{i}^2)-N*x_{m}^2)[/mm]
>  [mm]s_{x}^2=\bruch{1}{8-1}((\summe_{i=1}^{8}28^2)-8*3,5^2)=98[/mm]


>  
> Ist das bis hierhin richtig?

[notok] *Ich* errechne $44.29$, Ich meine, hier:

$ [mm] s_{x}^2=\bruch{1}{8-1}(\red{(\summe_{i=1}^{8}28^2)}-8\cdot{}3,5^2)=98 [/mm] $


liegt der Fehler.

>  Was nu? Was ist die Kovarianz und wie berechne ich diese?
>  UUUND, das ganz dicke UND was ist eine Regressionsgerade
> und wie berechne ich diese? Ich werde leider aus meinen
> Lehrbüchern nicht schlau.


Da wird man im Interbet schnell fuendig, z.B. []hier.  

vg Luis


Bezug
                
Bezug
Regressionsgerade: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 11:49 Fr 26.10.2012
Autor: Mindfish

Schönen guten Morgen,

> >  ||.

> >
> [mm]s_{x}^2=\bruch{1}{N-1}((\summe_{i=1}^{N}x_{i}^2)-N*x_{m}^2)[/mm]
>  >  
> [mm]s_{x}^2=\bruch{1}{8-1}((\summe_{i=1}^{8}28^2)-8*3,5^2)=98[/mm]
>  
>
> >  

> > Ist das bis hierhin richtig?
>  
> [notok] *Ich* errechne [mm]44.29[/mm], Ich meine, hier:
>
> [mm]s_{x}^2=\bruch{1}{8-1}(\red{(\summe_{i=1}^{8}28^2)}-8\cdot{}3,5^2)=98[/mm]
>  
>
> liegt der Fehler.

Kannst du mir erklären wie du auf 44.29 kommst?
Ich komme nur auf 0,4428 also sind die 44,29% oder wir soll ich das verstehen?

Das mit der Regressionsgerade kann noch dauern bis ich das verstehe


Bezug
                        
Bezug
Regressionsgerade: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 12:41 Fr 26.10.2012
Autor: luis52


>
> Kannst du mir erklären wie du auf 44.29 kommst?
>  Ich komme nur auf 0,4428 also sind die 44,29% oder wir
> soll ich das verstehen?

Ja, kann ich. Habe vergessen, die Zahlen mit 0.1 zu multiplizieren.
Jetzt ist deine Rechnung korrekt.

vg Luis




Bezug
                                
Bezug
Regressionsgerade: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 14:06 Fr 26.10.2012
Autor: Mindfish

Jetzt bombadiere ich dich mit Fragen =D

Also, habe ich das richtig verstanden, das mit der Kovarianz 2 Messreihen in zusammenhang gesetzt werden, in dem die Messwerte der ersten Reihe, abzüglich des arithmetischen Mittels der 1.Reihe, multipliziert werden mit den Messwerten der 2.Reihe, abzüglich des a.Mittels dieser?

Ist das schon der Verschiebungssatz für die Kovarianz?
[mm] s_{ij}=\bruch{1}{N-1}\summe_{k=1}^{n}(x_{ki}-\overline{x_{.1}})(x_{kj}-\overline{x_{.j}}) [/mm]

Jetzt versuche ich das mal zu Rechnen:
[mm] \bruch{1}{8-1}[((16-20,25)+(16-20,25)+(19-20,25)+(21-20,25)+(22-20,25)+(23-20,25)+(25-20,25))* [/mm]
((3,5-3,5)+(4,1-3,5)+(2,7-3,5)+(4-3,5)+(3,5-3,5)+(2,8-3,5)+(4,5-3,5)+(2,9-3,5))]
[mm] =\bruch{1}{7}[0,25*0]=0 [/mm]
Und ich vermute das dies Falsch ist.

Die Regressionsgerade wäre dann aber,

[mm] Naeherungswert=\bruch{Kovarianz}{Varianz von x}*(x-x_M)+y_M [/mm]

also
[mm] \gamma=\bruch{s_{xy}}{s_x^2}*(x-x_M)+y_M [/mm]

und die Regressionsgerade ist eine möglichst exakte grapische Darstellung der Messwerte?

MfG
Mindfish

Bezug
                                        
Bezug
Regressionsgerade: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 15:30 Fr 26.10.2012
Autor: luis52


> Jetzt bombadiere ich dich mit Fragen =D

Nur zu.


> Jetzt versuche ich das mal zu Rechnen:
>  
> [mm]\bruch{1}{8-1}[((16-20,25)+(16-20,25)+(19-20,25)+(21-20,25)+(22-20,25)+(23-20,25)+(25-20,25))*[/mm]
>  
> ((3,5-3,5)+(4,1-3,5)+(2,7-3,5)+(4-3,5)+(3,5-3,5)+(2,8-3,5)+(4,5-3,5)+(2,9-3,5))]
>  [mm]=\bruch{1}{7}[0,25*0]=0[/mm]
>  Und ich vermute das dies Falsch ist.

Zurecht.

[mm] $\bruch{1}{8-1}[((16-20,25)\cdot(3,5-3,5)+(16-20,25)\cdot(4,1-3,5)+\dots= [/mm] 1.6286$


vg Luis



Bezug
                                                
Bezug
Regressionsgerade: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 15:50 Fr 26.10.2012
Autor: Mindfish

Also muss ich das gar nicht alles addieren und dann multiplizieren, sondern die Messwerte die zusammengehören Miteinander multiplizieren und dann addieren?

Bezug
                                                        
Bezug
Regressionsgerade: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 15:51 Fr 26.10.2012
Autor: luis52


> Also muss ich das gar nicht alles addieren und dann
> multiplizieren, sondern die Messwerte die zusammengehören
> Miteinander multiplizieren und dann addieren?

Jep.




Bezug
                                                                
Bezug
Regressionsgerade: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 17:29 Fr 26.10.2012
Autor: Mindfish

Also dann nochmal =D

[mm] \bruch{1}{7}[(3,5-3,5)(22-20,25)+(4,1-3,5)(25-20,25)+(2,7-3,5)(16-20,25)+(4-3,5)(20-20,25)+(3,5-3,5)(19-20,25)+(2,8-3,5)(16-20,25)+(4,5-3,5)(23-20,25)+(2,9-3,5)(21-20,25)]=\bruch{1}{7}*11,4=1,629 [/mm]
ok das hab ich also schonmal, das ist ja alles einfacher als im Buch erklärt xD

[mm] \gamma=\bruch{s_{xy}}{s_x^2}\cdot{}(x-x_M)+y_M [/mm]

Jetzt setze ich die Kovarianz und die Varianz von X, also in dem Fall, die des Geburtsgewichtes und die aritmetischen Mittel ein
[mm] \gamma=\bruch{1,629}{0,443}\cdot{}(x-3,5)+20,25 [/mm]
Jetzt kommt wieder eine relativ dumme Frage, was setze ich für x ein?

MfG
Mindfish


Bezug
                                                                        
Bezug
Regressionsgerade: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 18:37 Fr 26.10.2012
Autor: MathePower

Hallo Mindfish,

> Also dann nochmal =D
>  
> [mm]\bruch{1}{7}[(3,5-3,5)(22-20,25)+(4,1-3,5)(25-20,25)+(2,7-3,5)(16-20,25)+(4-3,5)(20-20,25)+(3,5-3,5)(19-20,25)+(2,8-3,5)(16-20,25)+(4,5-3,5)(23-20,25)+(2,9-3,5)(21-20,25)]=\bruch{1}{7}*11,4=1,629[/mm]
>  ok das hab ich also schonmal, das ist ja alles einfacher
> als im Buch erklärt xD
>  
> [mm]\gamma=\bruch{s_{xy}}{s_x^2}\cdot{}(x-x_M)+y_M[/mm]
>  
> Jetzt setze ich die Kovarianz und die Varianz von X, also
> in dem Fall, die des Geburtsgewichtes und die aritmetischen
> Mittel ein
>  [mm]\gamma=\bruch{1,629}{0,443}\cdot{}(x-3,5)+20,25[/mm]


Das ist bereits die Regressionsgerade.


>  Jetzt kommt wieder eine relativ dumme Frage, was setze ich
> für x ein?
>  
> MfG
>  Mindfish

>


Gruss
MathePower  

Bezug
                                                                                
Bezug
Regressionsgerade: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 18:40 Fr 26.10.2012
Autor: Mindfish

Stimmt, ich brauch ja ein x um Werte erechnen zu können -.-
Ja danke euch zum 10. mal in den letzten Tagen =D

Mit vielem Dank
Mindfish

Bezug
Ansicht: [ geschachtelt ] | ^ Forum "stochastische Analysis"  | ^^ Alle Foren  | ^ Forenbaum  | Materialien


^ Seitenanfang ^
www.unimatheforum.de
[ Startseite | Forum | Wissen | Kurse | Mitglieder | Team | Impressum ]