So führen sie eine logarithmische regression auf einem ti-84-rechner durch

Bei der logarithmischen Regression handelt es sich um einen Regressionstyp, der zur Modellierung von Situationen verwendet wird, in denen sich Wachstum oder Rückgang zunächst schnell beschleunigen und sich dann mit der Zeit verlangsamen.

Die folgende Grafik zeigt beispielsweise ein Beispiel für einen logarithmischen Zerfall:

Für diese Art von Situation könnte die Beziehung zwischen einer Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen mithilfe einer logarithmischen Regression gut modelliert werden.

Die Gleichung für ein logarithmisches Regressionsmodell hat die folgende Form:

y = a + b*ln(x)

Gold:

• y: die Antwortvariable
• x: die Vorhersagevariable
• a, b: die Regressionskoeffizienten, die die Beziehung zwischen x und y beschreiben

Das folgende Schritt-für-Schritt-Beispiel zeigt, wie Sie eine logarithmische Regression auf einem TI-84-Rechner für den folgenden Datensatz durchführen:

Schritt 1: Geben Sie die Daten ein

Zuerst geben wir die Datenwerte ein. Drücken Sie STAT und dann EDIT . Geben Sie dann die x-Werte des Datensatzes in Spalte L1 und die y-Werte in Spalte L2 ein:

Schritt 2: Passen Sie das logarithmische Regressionsmodell an

Als nächstes füllen wir das logarithmische Regressionsmodell aus.

Tippen Sie auf Statistik und scrollen Sie dann zu CALC . Scrollen Sie dann zu LnReg und drücken Sie zweimal ENTER .

Folgende Ergebnisse werden angezeigt:

Schritt 3: Interpretieren Sie die Ergebnisse

Wir können die Koeffizienten aus dem Ergebnis verwenden, um die folgende angepasste logarithmische Regressionsgleichung zu schreiben:

y = 76,21296 – 29,8634 * ln(x)

Wir können diese Gleichung verwenden, um die Antwortvariable y basierend auf dem Wert der Prädiktorvariablen x vorherzusagen. Wenn zum Beispiel x = 8, dann würden wir vorhersagen, dass y 14,11 wäre:

y = 76,21296 – 29,8634 * ln(8) = 14,11

Bonus: Fühlen Sie sich frei, diesen Online-Rechner für die logarithmische Regression zu verwenden, um die logarithmische Regressionsgleichung für einen bestimmten Prädiktor und eine bestimmte Antwortvariable automatisch zu berechnen.

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