Udo Kamps
Am Beispiel der linearen Regression, d.h. einer bestmöglichen Anpassung einer Geraden an gegebene Datenpunkte, wird das Zusammenspiel von mathematischer Modellierung, statistischen Verfahren und mathematischen Grundlagen aus der Analysis untersucht. Die Bearbeitung und Lösung einer realen Problemstellung mit erhobenen Daten wird als Prozess der Erstellung, Verarbeitung und Interpretation eines Modells verstanden. Die Einführung der Methodik der linearen Regression kann im Unterricht kleinschrittig und in unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden erfolgen und reicht bis zur Regressionsgerade mit zwei Parametern sowie der Beurteilung der Güte einer Anpassung. Interaktive Visualisierungen veranschaulichen den Vorgang der Anpassung einer Geraden an eine Punktwolke, zeigen die Abhängigkeit einer "besten" Gerade von der Abänderung einzelner Daten und liefern eine grafische Bewertungsmöglichkeit für die Güte einer Regression.
Literatur:
Burkschat, M., Cramer, E., Kamps, U. (2004) Beschreibende Statistik - Grundlegende Methoden. Springer, Heidelberg.
Cramer, E., Cramer, K., Kamps, U., Zuckschwerdt, Ch. (2004) Beschreibende Statistik - Interaktive Grafiken. Springer, Heidelberg.
