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Gegeben sind folgende empirische Messungen:
xi
  2.1
  4.9
  7
  8.1
zi
  15.52
  16.55
  18.47
  18.52

Grafisch liegen diese Punkte folgendermaßen im Koordinatensystem:

image

Die Beobachtungen liegen ungefähr auf einer linearen Funktion z=a0+a1x

und sind mit leichten Fehlern behaftet. Ermitteln Sie die Parameter dieser linearen Funktion durch Verwendung der Normalgleichungen.

Wie lautet der Achsenabschnitt?

2.png

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Hallo,

Die Koeffizienten a0 und a1 der Regressionsgeraden z = a0 + a· x  erhält man aus:

\(\begin{pmatrix} 1&1&1&1\\ x_1&x_2&x_3&x_4\end{pmatrix}\) • \(\begin{pmatrix} 1&x_1\\ 1&x_2\\ 1&x_3\\1&x_4\\\end{pmatrix}\)  \(\begin{pmatrix} a_0 \\ a_1 \end{pmatrix}\) 

                                            =    \(\begin{pmatrix} 1&1&1&1\\ x_1&x_2&x_3&x_4\end{pmatrix}\)  •  \(\begin{pmatrix}z_1\\ z_2\\ z_3\\z_4\\\end{pmatrix}\)

\( \begin{pmatrix} 4& \sum\limits_{i=1}^{4} x_i \\ \sum\limits_{i=1}^{4} x_i&\sum\limits_{i=1}^{4} x_i^2\end{pmatrix} \) • \(\begin{pmatrix} a_0 \\ a_1 \end{pmatrix} \)  =  \( \begin{pmatrix} \sum\limits_{i=1}^{4} z_i \\ \sum\limits_{i=1}^{4} (x_i·z_i)\end{pmatrix} \)   (#)

Das LGS lösen:

\(\textcolor{blue}{A}·\begin{pmatrix} a_0 \\ a_1 \end{pmatrix} =\textcolor{red}{B} \)        [ ⇔ggf. \( \begin{pmatrix} a_0 \\ a_1 \end{pmatrix} \)  = \(\textcolor{blue} {A^{-1}} · \textcolor{red}{B}  \) ]


(#)  Kontrollergebnis:

\( \begin{pmatrix} 4&22,1\\ 22,1&143,03\end{pmatrix}\) · \(\begin{pmatrix} a_0 \\ a_1 \end{pmatrix}\) = \(\begin{pmatrix} 69,06 \\ 392,898 \end{pmatrix}\)

\(\begin{pmatrix} 4·a_0+22,1·a_1 \\  22,1·a_0+143,03·a_1\end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 69,06 \\ 392,898 \end{pmatrix}\)

           →  a0 ≈  14,247   und a1 ≈  0,546

                             also  z ≈ 14,247 + 0,546 · x     

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Berechnen kannst du die Regressionsgerade auch mit einem Online-Rechner:

http://www.arndt-bruenner.de/mathe/scripts/regr.htm

Eingabe in den Rechner:
Jeweils ein Wertepaar xi und zi durch ein Leerzeichen getrennt pro Zeile eingeben
x1 z1
...
x4 z4
Bei Terme musst du unten "Gerade" anklicken
Dann "Regression" anklicken.
Im rechten Feld erscheint dann alles, was man wissen will.

Gruß Wolfgang

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