Regression

Deskriptoren - Formulierung des Deskriptors (Inhalt und Handlung)

B_W1_5.2

lineare, quadratische, kubische und exponentielle Regression bei zweidimensionalen Datenmengen erklären, mittels Technologieeinsatz zugehörige Regressionsfunktionen bestimmen, grafisch darstellen, Ergebnisse interpretieren und im Regressionskontext argumentieren

B_W_5.3

Korrelationskoeffizient nach Pearson mittels Technologieeinsatz ermitteln und interpretieren

Begriffe:

Punktwolke, Regressionsgerade (Trendgerade), Regressionslinie (Trendlinie), Regressionsfunktion (Ausgleichsfunktion)

Dokumente: Übungsbeispiele aus dem Aufgabenpool mit Lösungen, Deskriptoren, Begriffen, Formelsammlung

Videos - Lernen und Wiederholen - Übungen

Regression – Erklärung

Lineare Regression - Wissen

https://www.youtube.com/watch?v=F-XU5NahtXE (09:44 Minuten)

Lineare Regression - Erklärung

https://www.youtube.com/watch?time_continue=48&v=Mtr170pGWMs (03:42 Minuten)

Regression mit GeoGebra

https://www.youtube.com/watch?time_continue=15&v=SvofyI0w0nc (05:51 Minuten) Zusammenhänge von Daten Wahlergebnisse Graz, Erklärung des Korrelationskoeffizienten, Interpretation der Werte – Einsatz von GeoGebra (Tabelle)

Regression - andere Trendlinien (mit GeoGebra)

https://www.youtube.com/watch?v=wu6w191hL6g (07:31 Minuten) Andere Trendlinien (mit GeoGebra)

Regressionsanalyse - Mathago

https://www.youtube.com/watch?v=ONVLZiDjZ1Y

0:00 bis 2:00 Minuten nicht notwendig bei Verwendung von GeoGebra

Die Bedeutung des Korrelationskoeffizienten – lineare Funktionen

Erklärung Korrelationskoeffizient

Der Korrelationskoeffizient (auch: Korrelationswert) oder die Produkt-Moment-Korrelation, entwickelt von Bravais und Pearson (daher auch Bravais-Pearson-Korrelation oder Pearson-Korrelation genannt), ist ein dimensionsloses Maß für den Grad des linearen Zusammenhangs zwischen zwei mindestens intervallskalierten Merkmalen. Er kann Werte zwischen − 1 und +1 annehmen. Bei einem Wert von + 1 (bzw. -1) besteht ein vollständig positiver (bzw. negativer) linearer Zusammenhang zwischen den betrachteten Merkmalen. Wenn der Korrelationskoeffizient den Wert 0 aufweist, hängen die beiden Merkmale überhaupt nicht linear voneinander ab. Allerdings können diese ungeachtet dessen in nichtlinearer Weise voneinander abhängen. Damit ist der Korrelationskoeffizient kein geeignetes Maß für die (reine) stochastische Abhängigkeit von Merkmalen.

https://de.wikipedia.org/wiki/Korrelationskoeffizient

Bedeutung Korrelationskoeffizient, linearer Zusammenhang

https://www.youtube.com/watch?v=kdFky27mjEg

(03:04 Minuten) (Mathe by Daniel Jung)

Der Korrelationskoeffizient - einfach betrachtet

In der Statistik und Datenanalyse ist ständig von Korrelation die Rede. In diesem Video wird erklärt, wie der Korrelationskoeffizient einfach eine Zusammenfassung eines Streudiagramms ist und warum das praktisch ist.

https://www.youtube.com/watch?v=z7Ldw5an0Q0

(08:09 Minuten)