Die folgende Grafik zeigt beispielsweise ein Beispiel f\u00fcr einen logarithmischen Zerfall:<\/span> <\/p>\n F\u00fcr diese Art von Situation k\u00f6nnte die Beziehung zwischen einer Pr\u00e4diktorvariablen und einer Antwortvariablen<\/a> mithilfe einer logarithmischen Regression gut modelliert werden.<\/span><\/p>\n Die Gleichung f\u00fcr ein logarithmisches Regressionsmodell hat die folgende Form:<\/span><\/p>\n y = a + b*ln(x)<\/strong><\/span><\/p>\n Gold:<\/span><\/p>\n Das folgende Schritt-f\u00fcr-Schritt-Beispiel zeigt, wie Sie eine logarithmische Regression auf einem TI-84-Rechner f\u00fcr den folgenden Datensatz durchf\u00fchren:<\/span> <\/p>\n Zuerst geben wir die Datenwerte ein. Dr\u00fccken Sie STAT<\/span> und dann EDIT<\/span> . Geben Sie dann die x-Werte des Datensatzes in Spalte L1 und die y-Werte in Spalte L2 ein:<\/span> <\/p>\n Als n\u00e4chstes f\u00fcllen wir das logarithmische Regressionsmodell aus.<\/span><\/p>\n Tippen Sie auf Statistik<\/span> und scrollen Sie dann zu CALC<\/span> . Scrollen Sie dann zu LnReg<\/span> und dr\u00fccken Sie zweimal ENTER<\/span> .<\/span> <\/p>\n Folgende Ergebnisse werden angezeigt:<\/span> <\/p>\n Wir k\u00f6nnen die Koeffizienten aus dem Ergebnis verwenden, um die folgende angepasste logarithmische Regressionsgleichung zu schreiben:<\/span><\/p>\n y = 76,21296 \u2013 29,8634 * ln(x)<\/strong><\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen diese Gleichung verwenden, um die Antwortvariable y<\/em> basierend auf dem Wert der Pr\u00e4diktorvariablen x<\/em> vorherzusagen. Wenn zum Beispiel x<\/em> = 8, dann w\u00fcrden wir vorhersagen, dass y<\/em> 14,11<\/strong> w\u00e4re:<\/span><\/p>\n y = 76,21296 \u2013 29,8634 * ln(8) = 14,11<\/strong><\/span><\/p>\n Bonus:<\/strong> F\u00fchlen Sie sich frei, diesen Online-Rechner f\u00fcr die logarithmische Regression zu verwenden, um die logarithmische Regressionsgleichung f\u00fcr einen bestimmten Pr\u00e4diktor und eine bestimmte Antwortvariable automatisch zu berechnen.<\/span><\/p>\n So f\u00fchren Sie eine lineare Regression auf einem TI-84-Rechner durch<\/a> Bei der logarithmischen Regression handelt es sich um einen Regressionstyp, der zur Modellierung von Situationen verwendet wird, in denen sich Wachstum oder R\u00fcckgang zun\u00e4chst schnell beschleunigen und sich dann mit der Zeit verlangsamen. Die folgende Grafik zeigt beispielsweise ein Beispiel f\u00fcr einen logarithmischen Zerfall: F\u00fcr diese Art von Situation k\u00f6nnte die Beziehung zwischen einer Pr\u00e4diktorvariablen […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/expregexcel2.png\")
<\/p>\n\n
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<\/p>\n Schritt 1: Geben Sie die Daten ein<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/logreg2.png\")
<\/p>\n Schritt 2: Passen Sie das logarithmische Regressionsmodell an<\/strong><\/span><\/h3>\n
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<\/p>\n![\"logarithmische](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/logreg4.png\")
<\/p>\n Schritt 3: Interpretieren Sie die Ergebnisse<\/strong><\/span><\/h3>\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So f\u00fchren Sie eine quadratische Regression auf einem TI-84-Rechner durch<\/a>
So f\u00fchren Sie eine exponentielle Regression auf einem TI-84-Rechner durch<\/a>
So erstellen Sie ein Residuendiagramm auf einem TI-84-Rechner<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"