Beispiel: Median-Median-Regression

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Berechnen Sie mithilfe der Funktion medfit die Median-Median-Geradenanpassung für einen Datensatz.

1. Definieren Sie einen Datensatz.

Der letzte Punkt ist ein Ausreißer.

2. Rufen Sie die Funktion medfit auf, um die Koeffizienten der Median-Median-Geradenanpassung zu ermitteln. Definieren Sie mit diesen Koeffizienten die Median-Median-Gerade.

3. Rufen Sie die Funktion line auf, um die Koeffizienten der linearen Kleinste-Quadrate-Anpassung zu ermitteln. Definieren Sie die Mittelwertgerade unter Verwendung dieser Koeffizienten.

4. Stellen Sie die Datenpunkte und die beiden oben definierten Linien grafisch dar.

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          <traceStyle color="#FF000000" symbol="none" line-weight="1" line-style="Solid">Linien</traceStyle>
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        <trace num-of-points="500">
          <traceStyle color="#FFFF0000" symbol="none" line-weight="1" line-style="Solid">lines</traceStyle>
        </trace>
      </traces>
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                <placeholder xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50" />
              </math>
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                <id xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50">x</id>
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                <placeholder xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50" />
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              </math>
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            <plotEquation>
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                <apply xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50">
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                <placeholder xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50" />
              </math>
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          </plotEquations>
          <xyDomain scale-type="linear" auto-scale="true">
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      </axes>
    </xyPlot>
  </plot>
</region>

Die lineare Anpassung wird durch den Ausreißer viel stärker beeinflusst als die Median-Median-Anpassung.

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Median-Median-Regression

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