Tabelle Auswerten: Boxplot, Korrelationskoeffizent, lineare Regression

Question

Monat	Januar	Februar	März	April	Mai	Juni
Produktion	2	5	4	7	10	9
Kosten	45	40	75	85	95	90

Produktion ( in Tausend Stück )

Kosten ( In Tausend Euro )

Gesucht ist: - der Boxplot für die Produktionskosten.

- berechnen und interpretieren sie den Korrelationskoeffizenten

- geben sie eine sinnvolle lineare Regression der beiden Datensätze an und interpretieren sie                             deren Bestimmungsmaß und den Anstieg

- mit welchen Kosten ist aufgrund dieser Statistik bei einer Produktionsmenge von 12.000 Stück                           zu rechnen

Answer 1

Kannst du ein Boxplot zeichnen? Wenn nicht, dann schau mal bei Wikipedia unter Boxplot. Die Seite

http://www.alcula.com/calculators/statistics/box-plot/

Hilft dir dann beim zeichnen. Hier die fertige Skizze:

Comments

Hast du schwierigkeiten bei der Linearen Regression, dann schau dir mal das Beispiel bei Wikipedia. Danach habe ich meine Rechnung aufgebaut

Lineare Regression
Nummer	x	y	xi - x	yi - y	(xi - x)*(yi - y)	(xi - x)^2
1	2	45	-4,1667	-26,6667	111,1111	17,3611
2	5	40	-1,1667	-31,6667	36,9444	1,3611
3	4	75	-2,1667	3,3333	-7,2222	4,6944
4	7	85	0,8333	13,3333	11,1111	0,6944
5	10	95	3,8333	23,3333	89,4444	14,6944
6	9	90	2,8333	18,3333	51,9444	8,0278
7
8
9
10
Summe	37,0000	430,0000	293,3333	46,8333
Erwartungswert	6,1667	71,6667
m = 293,33333333333337 / 46,833333333333336 = 6,263345195729538
b = 71,66666666666667 - (6,263345195729538) * 6,166666666666667 = 33,04270462633452
f(x) = 6,263345195729538 * x + (33,04270462633452)

---

also muss ich beim zeichnen des box-plots nur die kosten zeile betrachten oder spielt die produktionszeile auch dabei eine rolle?

---

Für den Boxplot betrachtest du nur die Kosten. Die Produktionszeile hat damit erstmal nichts zu tun.

---

wie kommt man auf die quartile

43,75 und 91,25 ?

---

Du nimmst 1/4 * (n + 1) = 1/4 * (6 + 1) = 1.75

Also musst du den ersten wert nehmen und 0.75 vom zweiten

40 + (45 - 40)·0.75 = 43.75

Du nimmst 3/4 * (n + 1) = 3/4 * (6 + 1) = 5.25

90 + (95 - 90)·0.25 = 91.25