Online Test 13.01.2012

[alina92]

wie kommt man den auf xquer und yquer??? weil die sind doch nie gegeben oder???

[xxjojoxx]

wie kommt man den auf xquer und yquer??? weil die sind doch nie gegeben oder???

Xquer= 1/n*SummeXi
Yquer= 1/n*SummeYi

[alina92]

viiiiielen dank!!!

[csam6660]

ja du sollst es sogar hernehmen, weil du ja keine 8 werte von x oder y angegeben hast (=tabelle) um es berechnen zu können!

betta1: (3610,98 - (8*7,1725*51,79))/(519,76-8*7,1725^2) = 5,908117...
betta 0 = 51,79- 5,908177...*7,1725 = 9,4140

Wäre meine lösung

Ist dann 9,4140 die Lösung für diese Aufgabe?

[xxjojoxx]

Berechnen Sie den geschätzten Wert für die Konstante ß0 der Regressionsgerade Y als abhängiger und X als unabhängiger Variable

SummeXi=31.03 SummeYi=133.57 SummeXi*Yi=732.88 SummeXi^2=199.46 SummeYi^2 n=8

Berechnung:
Xquer=1/8*31.03=3.87875
Yquer=1/8*133.57=16.69625
ß1=(732.88-(8*3.87875*16.69625)/(199.46-8*3.87875^2)=2.715409348
ß0=16.69625-2.715409348*3.87875= 6.16

Berechnen Sie den geschätzten Wert für den Steigungsparameter ß1 der Regressionsgerade mit Y als abhängiger und X als unabhängiger Variable

SummeXi=57.38 SummeYi=414.32 SummeXi*Yi=3610.98 SummeXi^2=519.76 SummeYi^2=27226.32 n=8

Berechnung
Xquer=1/8*57.38=7.1725
Yquer=1/8*414.32=51.79
ß1=(3610.98-(8*7.1725*51.79)/(519.76-8*7.1725^2)=5.91

[SAG]

Hallo, könnt ihr mir vielleicht weiterhelfen, was mein b0 ist?
i glaub es ist der rote Wert -2.514


. reg var2 var1
Source | SS df MS Number of obs = 8
-------------+------------------------------ F( 1, 6) = 250.74
Model | 443.032039 1 443.032039 Prob > F = 0.0000
Residual | 10.6013698 6 1.76689497 R-squared = 0.9766
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.9727
Total | 453.633409 7 64.8047726 Root MSE = 1.3292
------------------------------------------------------------------------------
var2 | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
var1 | 2.237724 .141317 15.83 0.000 1.891934 2.583515
_cons | -2. 514124 1.390592 -1.81 0.121 -5.91678 .888532
------------------------------------------------------------------------------



in der tabelle suche ich beta 1. ich glaube es ist die var1?

reg var2 var1
Source | SS df MS Number of obs = 8
-------------+------------------------------ F( 1, 6) = 8.36
Model | 1169.98921 1 1169.98921 Prob > F = 0.0277
Residual | 840.041191 6 140.006865 R-squared = 0.5821
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.5124
Total | 2010.0304 7 287.147199 Root MSE = 11.832
------------------------------------------------------------------------------
var2 | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
var1 | 2.879404 .9960621 2.89 0.028 .4421283 5.31668
_cons | .4016296 9.095925 0.04 0.966 -21.8553 22.65856
------------------------------------------------------------------------------



Vielen Dank im Voraus.

[reandy]

Ist dann 9,4140 die Lösung für diese Aufgabe?

nein, du brauchst Beta1 also 5.91 als Lösung

lg reandy

[sahne]

Berechnen Sie den geschätzten Wert für den Steigungsparameter β₁ der Regressionsgerade mit Y als abhängiger und X als unabhängiger Variable! (auf 2 Dezimalstellen genau)

X	Y
6.11	15.94
6.44	38.92
4.53	36.65
1.44	23.63
5.40	33.01
9.33	44.35
8.61	33.08
6.63	39.72

kann mir jemand den rechenweg sagen? wäre sehr dankbar?

[sahne]

Σ xi	Σ yi	Σ xiyi	Σ xi2	Σ yi2	n
66.54	235.87	2417.02	744.47	10910.93	8

Berechnen Sie den geschätzten Wert für den Steigungsparameter β₁ der Regressionsgerade mit Y als abhängiger und X als unabhängiger Variable! (auf 2 Dezimalstellen runden)



und was ist mit diesem beispiel?

[reandy]

steht alles auf den bisherigen 3 Seiten! zB. Beitrag 25