Führe eine [i]Analyse zweier Variablen [/i]mit den gegebenen Daten durch und zeige die statistischen Werte in einer Tabelle an.

[table][tr][td]1.[/td][td][icon]https://www.geogebra.org/images/ggb/toolbar/mode_move.png[/icon][/td][td]Verwende das [i]Bewege [/i]Werkzeug, um die Zellen der Spalten [i]A [/i]und [i]B, [/i]die Zahlen enthalten, zu markieren. [/td][/tr][tr][td]2.[/td][td][icon]https://www.geogebra.org/images/ggb/toolbar/mode_twovarstats.png[/icon][/td][td]Wähle das [i]Analyse zweier Variablen [/i]Werkzeug aus, um das Diagramm im [i]Datenanalyse[/i]-Fenster anzuzeigen.[/td][/tr][tr][td]3.[/td][td][icon]https://www.geogebra.org/wiki/uploads/thumb/8/8a/Stylingbar_variable_analysis_statistics.svg/20px-Stylingbar_variable_analysis_statistics.svg.png[/icon][/td][td]Wähle [i]Statistik anzeigen[/i] im [i]Datenanalyse[/i]-Fenster aus, um die statistischen Parameter der Daten sehen zu können.[/td][/tr][tr][td]4.[/td][td][/td][td]Unterhalb des [i]Datenanalyse-[/i]Fensters kannst du zwischen einer Vielzahl an Regressionsmodellen (z.B. Linear oder Polynom) wählen.[br][/td][/tr][/table]

[table][tr][td][/td][td][b]Beschreibung[/b][/td][td][b]Formel[/b][/td][/tr][tr][td][b]MittelwertX[/b][/td][td]Berechnet den [i]arithmetischen Mittelwert [/i]der Elemente der ersten Spalte.[/td][td][math]\frac{\sum x_i}{n}[/math][/td][/tr][tr][td][b]MittelwertY[/b][/td][td]Berechnet den [i]arithmetischen Mittelwert [/i]der Elemente der zweiten Spalte.[br][/td][td][math]\frac{\sum y_i}{n}[/math][/td][/tr][tr][td][b]Sx[/b][/td][td]Berechnet die [i]Standardabweichung [/i]der Zahlen der ersten Spalte.[/td][td][math]\sqrt{\frac{1}{n-1}\sum\left(x_i-MeanX\right)^2}[/math][/td][/tr][tr][td][b]Sy[/b][/td][td]Berechnet die [i]Standardabweichung [/i]der Zahlen der zweiten Spalte.[/td][td][math]\sqrt{\frac{1}{n-1}\sum\left(y_i-MeanY\right)^2}[/math][/td][/tr][tr][td][b]r[/b][/td][td]Berechnet den [i]Korrelationskoeffizienten.[/i][/td][td][math]\frac{Sxy}{\sqrt{Sxx\cdot Syy}}[/math][/td][/tr][tr][td][math]\rho[/math][/td][td]Berechnet [i][url=https://de.wikipedia.org/wiki/Rangkorrelationskoeffizient#Spearmans_Rangkorrelationskoeffizient]Spearmans Rangkorrelationskoeffizient[/url][/i].[/td][td][/td][/tr][tr][td][b]Sxx[/b][/td][td]Berechnet den statistischen Wert:[/td][td][math]\sum x_i^2-\frac{\left(\sum x_i\right)^2}{n}=\sum\left(x_i-MeanX\right)^2[/math][/td][/tr][tr][td][b]Syy[/b][/td][td]Berechnet den statistischen Wert:[/td][td][math]\sum y_i^2-\frac{\left(\sum y_i\right)^2}{n}=\sum\left(y_i-MeanY\right)^2[/math][/td][/tr][tr][td][b]Sxy[/b][/td][td]Berechnet den statistischen Wert:[/td][td][math]\sum x_iy_i-\frac{\sum x_i\cdot\sum y_i}{n}[/math][math]=\sum\left(x_i-MeanX\right)\cdot\left(y_i-MeanY\right)[/math][/td][/tr][tr][td][math]R^2[/math][/td][td]Berechnet den [i]Bestimmungskoeffizienten. [/i][br][b]Anmerkung:[/b] Ist das Regressionsmodell linear, dann gilt [math]R^2=r^2[/math].[/td][td][math]1-\frac{SSE}{Syy}[/math][/td][/tr][tr][td][b]SQA[/b][/td][td]Berechnet die Summe der Fehlerquadrate zwischen den y-Werten der Liste und den Funktionswerten der x-Werte.[/td][td]f...Regressionsfunktion[br][math]\sum\left(y_i-f\left(x_i\right)\right)^2[/math][/td][/tr][/table]