{"id":1662,"date":"2023-07-25T11:31:43","date_gmt":"2023-07-25T11:31:43","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/restgrundstuck-ti-84\/"},"modified":"2023-07-25T11:31:43","modified_gmt":"2023-07-25T11:31:43","slug":"restgrundstuck-ti-84","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/restgrundstuck-ti-84\/","title":{"rendered":"So erstellen sie ein residuendiagramm auf einem ti-84-rechner"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Ein <strong>Residuendiagramm<\/strong> wird verwendet, um zu bewerten, ob die <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/ruckstand\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Residuen<\/a> einer Regressionsanalyse normalverteilt sind und ob sie <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/die-statistik-erklart-konzepte-auf-einfache-und-direkte-weise.-wir-erleichtern-das-erlernen-von-statistiken\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Heteroskedastizit\u00e4t<\/a> aufweisen oder nicht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dieses Tutorial bietet ein schrittweises Beispiel f\u00fcr die Erstellung eines Residuendiagramms f\u00fcr den folgenden Datensatz auf einem TI-84-Rechner:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16389 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/residentti1.png\" alt=\"\" width=\"162\" height=\"194\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Geben Sie die Daten ein<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zuerst geben wir die Datenwerte ein.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dr\u00fccken Sie <span style=\"border: 1px solid black;\">Stat<\/span> und dann <span style=\"border: 1px solid black;\">EDIT<\/span> . Geben Sie dann die x-Werte des Datensatzes in Spalte L1 und die y-Werte in Spalte L2 ein:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16390 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/residentti2.png\" alt=\"\" width=\"294\" height=\"259\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: F\u00fchren Sie eine lineare Regression durch<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als n\u00e4chstes passen wir ein lineares Regressionsmodell an den Datensatz an.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tippen Sie auf <span style=\"border: 1px solid black;\">Statistik<\/span> und scrollen Sie dann zu <span style=\"border: 1px solid black;\">CALC<\/span> . Scrollen Sie dann zu LinReg(ax+b) und dr\u00fccken Sie <span style=\"border: 1px solid black;\">ENTER<\/span> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16391 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/residentti3.png\" alt=\"\" width=\"287\" height=\"250\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dr\u00fccken Sie erneut <span style=\"border: 1px solid black;\">die EINGABETASTE<\/span> , um eine lineare Regression durchzuf\u00fchren:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16392 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/residentti4.png\" alt=\"\" width=\"291\" height=\"253\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das angepasste Regressionsmodell lautet: y = 7,397 + 1,389x<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: Erstellen Sie das Restdiagramm<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dr\u00fccken Sie anschlie\u00dfend <span style=\"border: 1px solid black;\">2<\/span> und dann <span style=\"border: 1px solid black;\">Y=<\/span> . Dr\u00fccken Sie im neuen Bildschirm, der erscheint, bei der ersten Plotoption <span style=\"border: 1px solid black;\">die EINGABETASTE<\/span> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16393 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/residentti5.png\" alt=\"\" width=\"295\" height=\"256\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Bewegen Sie den Mauszeiger \u00fcber die Option \u201eAktiviert\u201c und dr\u00fccken Sie <span style=\"border: 1px solid black;\">die EINGABETASTE<\/span> . Scrollen Sie dann zu YList, dr\u00fccken Sie <span style=\"border: 1px solid black;\">2nd<\/span> und dann <span style=\"border: 1px solid black;\">STAT<\/span> . Dr\u00fccken Sie dann \u201e7\u201c, um die Reste auszuw\u00e4hlen:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16394 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/residentti6.png\" alt=\"\" width=\"296\" height=\"252\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der Begriff \u201eRESID\u201c erscheint dann neben Ylist:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16395 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/residentti7.png\" alt=\"\" width=\"298\" height=\"261\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dr\u00fccken Sie abschlie\u00dfend <span style=\"border: 1px solid black;\">ZOOM<\/span> , scrollen Sie dann zu ZoomStat und dr\u00fccken Sie <span style=\"border: 1px solid black;\">ENTER<\/span> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-16396 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/residentti8.png\" alt=\"\" width=\"296\" height=\"257\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der Restpfad wird angezeigt:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-16397\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/residentti9.png\" alt=\"Residuendiagramm auf dem TI-84-Rechner\" width=\"297\" height=\"254\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die x-Achse zeigt die x-Werte des Datensatzes und die y-Achse zeigt die Residuen des Regressionsmodells an.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um die tats\u00e4chlichen Restwerte anzuzeigen, dr\u00fccken Sie <span style=\"border: 1px solid black;\">2nd und<\/span> dann <span style=\"border: 1px solid black;\">STAT<\/span> . Dr\u00fccken Sie dann \u201e7\u201c, um die Reste auszuw\u00e4hlen:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16394 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/residentti6.png\" alt=\"\" width=\"296\" height=\"252\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dr\u00fccken Sie erneut <span style=\"border: 1px solid black;\">ENTER<\/span> , um die Residuen anzuzeigen.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16398 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/residentti10.png\" alt=\"\" width=\"296\" height=\"252\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Scrollen Sie nach rechts, um die Werte f\u00fcr die einzelnen Residuen anzuzeigen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/linearer-regressionsrechner-ti-84\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie eine lineare Regression auf einem TI-84-Rechner durch<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/ti-84-quadratischer-regressionsrechner\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie eine quadratische Regression auf einem TI-84-Rechner durch<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/korrelationskoeffizient-ti-84-rechner\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So berechnen Sie einen Korrelationskoeffizienten auf einem TI-84-Rechner<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ein Residuendiagramm wird verwendet, um zu bewerten, ob die Residuen einer Regressionsanalyse normalverteilt sind und ob sie Heteroskedastizit\u00e4t aufweisen oder nicht. 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