Loading ...
Loading ...
Loading ...
16 - HU
• A fenti táblázatokban szereplő értékek hosszabb kifejezésekben is használhatóak, úgy, mint
egy változó.
• Lineáris regresszió
• A lineáris regresszió regressziós képlete a következő:
y = A + Bx
•
Példa: Légköri nyomás és hőmérséklet
Hőmérséklet Légköri nyomás
A lineáris regresszió-számítás segítségével
kiszámíthatóak a regressziós képlet adatai és
a környező adatok korrelációs együtthatója.
Ezt követően a regressziós képlet segítségével
becslést készíthetünk a 18° esetében fellépő
nyomásról vagy az 1000 hPa nyomás melletti
kőmérsékletről. Végül pedig kiszámítjuk a deter-
minációs együtthatót és a minta kovarianciáját
10°
1003 hPa
15°
1005 hPa
20°
1010 hPa
25°
1011 hPa
30°
1014 hPa
REG üzemmódban:
Amikor egyes adatokat viszünk be, és megnyomjuk a DT gombot, az addig bevitt értékek száma
(n) megjelenik a kijelzőn.
A regressziós együttható = 997,4
B regressziós együttható = 0,56
r korrelációs együttható = 0,982607368
Légköri nyomás 18 fokon = 1007,48
Hőmérséklet 1000hPa nyomásnál =
4,642857143
Determinációs együttható = 0,965517241
A minta kovarianciája = 35
© FAST ČR a. s.
Loading ...
Loading ...
Loading ...