Korrelation und lineare Regression

Mit Streudiagrammen und dem Korrelationskoeffizienten untersuchst du, ob zwei Merkmale gemeinsam steigen oder fallen. Die lineare Regression beschreibt diesen Trend durch eine Regressionsgerade und ermöglicht vorsichtige Prognosen.

Die Übungen eignen sich vor allem für Klasse 10–12 und behandeln r, Regressionsgerade, Residuen, Bestimmtheitsmaß R², Ausreißer, Interpolation und Extrapolation.

So gehst du vor

  1. Prüfe Richtung und Form der Punktwolke.
  2. Interpretiere Vorzeichen und Betrag von r.
  3. Berechne Schätzwerte und Residuen mit der Regressionsgeraden.
  4. Bewerte R², Ausreißer und Prognosen im Kontext.

7. Test

Korrelation und Regression online üben

Test 7 zu Streudiagrammen, Korrelation und Regression mit 5 Aufgaben und verständlichen Lösungen.

Unterscheide Richtung und Stärke der Korrelation, berechne Modellwerte und interpretiere Residuen sowie Prognosen im Kontext.

5 Fragen
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Richtig 0
Falsch 0
Offen 5
1. FrageMultiple Choice

Was bedeutet R²=0,81 bei einer linearen Regression?

Bitte wähle zuerst eine Antwort aus.

Richtige Antwort: C

Die richtige Antwort ist: 81 % der Streuung von y werden durch das lineare Modell erklärt.

  1. Datenbeziehung erkennen: Ordne Punktwolke, Richtung, Stärke, Regressionsgerade oder Residuum richtig ein.
  2. Kennwert oder Modell anwenden: Das Bestimmtheitsmaß beschreibt den erklärten Anteil der Variation der Zielgröße im Modell.
  3. Ergebnis prüfen: Das Ergebnis lautet 81 % der Streuung von y werden durch das lineare Modell erklärt.. Unterscheide dabei Zusammenhang, Vorhersage und Kausalität.

Das Bestimmtheitsmaß beschreibt den erklärten Anteil der Variation der Zielgröße im Modell.

2. FrageMultiple Choice

Was bedeutet R²=0,25?

Bitte wähle zuerst eine Antwort aus.

Richtige Antwort: B

Die richtige Antwort ist: 25 % der Variation von y werden durch das Modell erklärt.

  1. Datenbeziehung erkennen: Ordne Punktwolke, Richtung, Stärke, Regressionsgerade oder Residuum richtig ein.
  2. Kennwert oder Modell anwenden: Ein R² von 0,25 zeigt einen relativ kleinen erklärten Anteil der Streuung.
  3. Ergebnis prüfen: Das Ergebnis lautet 25 % der Variation von y werden durch das Modell erklärt.. Unterscheide dabei Zusammenhang, Vorhersage und Kausalität.

Ein R² von 0,25 zeigt einen relativ kleinen erklärten Anteil der Streuung.

3. FrageMultiple Choice

Was bedeutet R²=1?

Bitte wähle zuerst eine Antwort aus.

Richtige Antwort: A

Die richtige Antwort ist: Das lineare Modell erklärt die Daten vollständig.

  1. Datenbeziehung erkennen: Ordne Punktwolke, Richtung, Stärke, Regressionsgerade oder Residuum richtig ein.
  2. Kennwert oder Modell anwenden: Alle Punkte liegen exakt auf der Regressionsgeraden.
  3. Ergebnis prüfen: Das Ergebnis lautet Das lineare Modell erklärt die Daten vollständig.. Unterscheide dabei Zusammenhang, Vorhersage und Kausalität.

Alle Punkte liegen exakt auf der Regressionsgeraden.

4. FrageMultiple Choice

Was bedeutet R²=0 in einem linearen Modell?

Bitte wähle zuerst eine Antwort aus.

Richtige Antwort: D

Die richtige Antwort ist: Das Modell erklärt keinen linearen Anteil der Variation von y.

  1. Datenbeziehung erkennen: Ordne Punktwolke, Richtung, Stärke, Regressionsgerade oder Residuum richtig ein.
  2. Kennwert oder Modell anwenden: Die Regressionsgerade liefert gegenüber dem Mittelwertmodell keinen erklärten linearen Gewinn.
  3. Ergebnis prüfen: Das Ergebnis lautet Das Modell erklärt keinen linearen Anteil der Variation von y.. Unterscheide dabei Zusammenhang, Vorhersage und Kausalität.

Die Regressionsgerade liefert gegenüber dem Mittelwertmodell keinen erklärten linearen Gewinn.

5. FrageMultiple Choice

Wie hängen r und R² bei einer einfachen linearen Regression zusammen?

Bitte wähle zuerst eine Antwort aus.

Richtige Antwort: C

Die richtige Antwort ist: R²=r²

  1. Datenbeziehung erkennen: Ordne Punktwolke, Richtung, Stärke, Regressionsgerade oder Residuum richtig ein.
  2. Kennwert oder Modell anwenden: Das Bestimmtheitsmaß ist das Quadrat des Korrelationskoeffizienten; dadurch verliert es das Vorzeichen.
  3. Ergebnis prüfen: Das Ergebnis lautet R²=r². Unterscheide dabei Zusammenhang, Vorhersage und Kausalität.

Das Bestimmtheitsmaß ist das Quadrat des Korrelationskoeffizienten; dadurch verliert es das Vorzeichen.

Korrelation und Regression FAQ

Was zeigt der Korrelationskoeffizient?

r beschreibt Richtung und Stärke eines linearen Zusammenhangs und liegt zwischen −1 und 1.

Was ist ein Residuum?

Das Residuum ist die Differenz aus beobachtetem Wert und Modellwert: e=y−ŷ.

Warum ist Extrapolation riskant?

Außerhalb des beobachteten Datenbereichs muss der lineare Trend nicht weiter gelten.