Applets:Korrelation und Regressionsgerade

Applet in neuem Tab öffnen

Programmbeschreibung

Als einfaches Beispiel einer 2D-Zufallsgröße  $(X, Y)$  betrachten wir den Fall, dass diese nur vier Werte annehmen kann:

• Punkt  $1$  bei  $(x_1, \ y_1)$  mit Wahrscheinlichkeit  $p_1$:   Die Parameter  $x_1, \ y_1, \ p_1$  sind im Applet per Slider einstellbar.
• Punkt  $2$  bei  $(x_2, \ y_2)$  mit Wahrscheinlichkeit  $p_2$:   Die Parameter liegen durch den Punkt  $1$  fest:   $x_2=-x_1, \ y_2=-y_1, \ p_2=p_1$.
• Punkt  $3$  bei  $(+1, +1)$  mit Wahrscheinlichkeit  $p_3 = 0.5-p_1$:   Die Lage dieses Punktes ist im Applet fest vorgegeben.
• Punkt  $4$  bei  $(-1, -1)$  mit Wahrscheinlichkeit  $p_4 = p_3$:   Dieser Punkt liegt ebenso wie der Punkt  $3$  auf der Winkelhalbierenden.

Für diese Konstellation werden im Applet folgende Gerade durch den Nullpunkt dargestellt:

• Die Regressionsgerade  $R_{X \to Y}$  unter dem Winkel  $\theta_{X \to Y}$   ⇒   blaue Kurve,
• die Regressionsgerade  $R_{Y \to X}$  unter dem Winkel  $\theta_{Y \to X}$   ⇒   rote Kurve,
• eine Hilfsgerade  „$\rm (HG)$” unter dem Winkel  $\theta_{\rm HG}$   ⇒   grüne Kurve, optional.

Als Zahlenwerte werden die zur Berechnung von  $\theta_{X \to Y}$  und  $\theta_{Y \to X}$  benötigten statistischen Kenngrößen ausgegeben:

• die Streuungen (Standardabweichungen)  $\sigma_X$  und  $\sigma_Y$  der Komponenten  $X$  bzw.  $Y$,
• die Kovarianz  $\mu_{XY}$  ⇒   Zentralmoment erster Ordnung der 2D-Zufallsgröße  $(X, Y)$,
• der Korrelationskoeffizient  $\rho_{XY}$  zwischen den 2D-Zufallsgröße  $X$  und  $Y$.

Mit Hilfe der (optionalen) Hilfsgeraden sowie der gestrichelt eingezeichneten Abstände der Punkte in $x$– und $y$–Richtung zu dieser lässt sich nachvollziehen, dass

• die rote Regressionsgerade  $R_{X \to Y}$  die Eigenschaft hat, dass der mittlere quadrische Abstand aller Punkte in  $y$–Richtung   ⇒   ${\rm MQA}_Y$  von dieser minimal ist,
• während für die blaue Regressionsgerade  $R_{Y \to X}$  der mittlere quadrische Abstand aller Punkte in  $x$–Richtung   ⇒   ${\rm MQA}_X$  zum Minimum führt.

English Description

As a simple example of a two-dimensional random variable  $(X, Y)$  consider the case where it can take only four values:

• Point  $1$  at  $(x_1, \ y_1)$  with probability  $p_1$:   The parameters  $x_1, \ y_1, \ p_1$  are adjustable in the applet by slider.
• Point  $2$  at  $(x_2, \ y_2)$  with probability  $p_2$:   The parameters are fixed by the point  $1$    $x_2=-x_1, \ y_2=-y_1, \ p_2=p_1$.
• Point  $3$  at  $(+1, +1)$  with probability  $p_3 = 0.5-p_1$:   The location of this point is fixed in the applet.
• Point  $4$  at  $(-1, -1)$  with probability  $p_4 = p_3$:   This point lies on the bisector as does the point  $3$ .

For this constellation the following straight line through the zero point is shown in the applet:

• the regression line  $R_{X \to Y}$  under the angle  $\theta_{X \to Y}$   ⇒   blue curve,
• the regression line  $R_{Y \to X}$  at angle  $\theta_{Y \to X}$   ⇒   red curve,
• an auxiliary straight line  „$\rm (HG)$” at the angle  $\theta_{\rm HG}$   ⇒   green curve, optional.

The statistical parameters needed to calculate  $\theta_{X \to Y}$  and  $\theta_{Y \to X}$  are output as numerical values:

• the standard deviations  $\sigma_X$  and  $\sigma_Y$  of the components  $X$  and  $Y$, respectively,
• the covariance  $\mu_{XY}$  ⇒   first-order central moment of the two-dimensional random variable  $(X, Y)$,
• the correlation coefficient  $\rho_{XY}$  between the two-dimensional random variables  $X$  and  $Y$.

With the help of the (optional) auxiliary straight line as well as the dashed distances of the points in $x$– and $y$–direction to it, it can be understood that.

• the red regression line  $R_{X \to Y}$  has the property that the mean square distance of all points in  $y$–direction   ⇒   ${\rm MQA}_Y$  from it is minimal,
• while for the blue regression line  $R_{Y \to X}$  the mean square distance of all points in  $x$–direction   ⇒   ${\rm MQA}_X$  leads to the minimum.

Theoretischer Hintergrund

Erwartungswerte von 2D–Zufallsgrößen und Korrelationskoeffizient

Wir betrachten eine zweidimensionale  $\rm (2D)$–Zufallsgröße  $(X,\ Y)$  mit der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion  $\rm (WDF)$  $f_{XY}(x, y)$, wobei zwischen den Einzelkomponenten  $X$  und  $Y$  statistische Abhängigkeiten bestehen.  Ein Sonderfall ist die Korrelation.

$\text{Definition:}$  Unter  Korrelation  versteht man eine lineare Abhängigkeit  zwischen den Einzelkomponenten  $X$  und  $Y$.

• Korrelierte Zufallsgrößen sind damit stets auch statistisch abhängig.
• Aber nicht jede statistische Abhängigkeit bedeutet gleichzeitig eine Korrelation.

Für das Folgende setzen wir voraus, dass  $X$  und  $Y$  mittelwertfrei seien   ⇒   ${\rm E}\big [ X \big ] = {\rm E}\big [ Y \big ]=0$.  Zur Beschreibung der Korrelation genügen dann folgende Erwartungswerte:

• die  Varianzen  in  $X$–  bzw. in  $Y$–Richtung:

$$\sigma_X^2= {\rm E}\big [ X^2 \big ] = \int_{-\infty}^{+\infty}\hspace{0.2cm}x^2 \cdot f_{X}(x) \, {\rm d}x\hspace{0.05cm},\hspace{0.5cm}\sigma_Y^2= {\rm E}\big [Y^2 \big ] = \int_{-\infty}^{+\infty}\hspace{0.2cm}y^2 \cdot f_{Y}(y) \, {\rm d}y\hspace{0.05cm};$$

• die  Kovarianz  zwischen den Einzelkomponenten  $X$  und  $Y$:

$$\mu_{XY}= {\rm E}\big [ X \cdot Y \big ] = \int_{-\infty}^{+\infty}\hspace{0.2cm}\int_{-\infty}^{+\infty} x\ \cdot y \cdot f_{XY}(x,y) \, {\rm d}x\, {\rm d}y\hspace{0.05cm}.$$

Bei statistischer Unabhängigkeit der beiden Komponenten  $X$  und  $Y$  ist die Kovarianz  $\mu_{XY} \equiv 0$. 

• Das Ergebnis  $\mu_{XY} = 0$  ist auch bei statistisch abhängigen Komponenten  $X$  und  $Y$  möglich, nämlich dann, wenn diese unkorreliert, also  linear unabhängig  sind.
• Die statistische Abhängigkeit ist dann nicht von erster, sondern von höherer Ordnung, zum Beispiel entsprechend der Gleichung  $Y=X^2.$

Man spricht dann von  vollständiger Korrelation, wenn die (deterministische) Abhängigkeit zwischen  $X$  und  $Y$  durch die Gleichung  $Y = K · X$  ausgedrückt wird.

Dann ergibt sich für die Kovarianz:

• $\mu_{XY} = σ_X · σ_Y$  bei positivem Wert von  $K$,
• $\mu_{XY} = -σ_X · σ_Y$  bei negativem  $K$–Wert.

Deshalb verwendet man häufig als Beschreibungsgröße anstelle der Kovarianz den so genannten Korrelationskoeffizienten.

$\text{Definition:}$  Der  Korrelationskoeffizient  ist der Quotient aus der Kovarianz  $\mu_{XY}$  und dem Produkt der Effektivwerte  $σ_X$  und  $σ_Y$  der beiden Komponenten:

$$\rho_{XY}=\frac{\mu_{XY} } {\sigma_X \cdot \sigma_Y}.$$

Der Korrelationskoeffizient  $\rho_{XY}$  weist folgende Eigenschaften auf:

• Aufgrund der Normierung gilt stets  $-1 \le ρ_{XY} ≤ +1$.
• Sind die beiden Zufallsgrößen  $X$  und  $Y$  unkorreliert, so ist  $ρ_{XY} = 0$.
• Bei strenger linearer Abhängigkeit zwischen  $X$  und  $Y$  ist  $ρ_{XY}= ±1$   ⇒   vollständige Korrelation.
• Ein positiver Korrelationskoeffizient bedeutet, dass bei größerem  $X$–Wert im statistischen Mittel auch  $Y$  größer ist als bei kleinerem  $X$.
• Dagegen drückt ein negativer Korrelationskoeffizient aus, dass  $Y$  mit steigendem  $X$  im Mittel kleiner wird.

2D-WDF  $f_{XY}(x, y)$  sowie die zugehörigen Randwahrscheinlichkeitsdichten  $f_{X}(x)$  und  $f_{Y}(y)$

$\text{Beispiel 1:}$  Die 2D–Zufallsgröße  $(X,\ Y)$  sei diskret und kann nur vier verschiedene Werte annehmen:

• $(+0.5,\ 0)$  sowie $(-0.5,\ 0)$  jeweils mit der Wahrscheinlichkeit  $0.3$,
• $(+1,\ +\hspace{-0.09cm}1)$  sowie $(-1,\ -\hspace{-0.09cm}1)$  jeweils mit der Wahrscheinlichkeit  $0.2$.

$\rm (A)$  Die Varianzen bzw. die Streuungen können aus   $f_{X}(x)$  und  $f_{Y}(y)$  berechnet werden:

$$\sigma_X^2 = 2 \cdot \big [0.2 \cdot 1^2 + 0.3 \cdot 0.5^2 \big] = 0.55\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\sigma_X = 0.7416,$$

$$\sigma_Y^2 = \big [0.2 \cdot (-1)^2 + 0.6 \cdot 0^2 +0.2 \cdot (+1)^2 \big] = 0.4\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm}\sigma_Y = 0.6325.$$

$\rm (B)$  Für die Kovarianz ergibt sich der folgende Erwartungswert:

$$\mu_{XY}= {\rm E}\big [ X \cdot Y \big ] = 2 \cdot \big [0.2 \cdot 1 \cdot 1 + 0.3 \cdot 0.5 \cdot 0 \big] = 0.4.$$

$\rm (C)$  Damit erhält man für den Korrelationskoeffizienten:

$$\rho_{XY}=\frac{\mu_{XY} } {\sigma_X \cdot \sigma_Y}=\frac{0.4 } {0.7416 \cdot 0.6325 }\approx 0.8528. $$

Eigenschaften der Regressionsgeraden

Gaußsche 2D-WDF mit Korrelationsgerade  $K$

Ziel der linearen Regression ist es, einen einfachen (linearen) Zusammenhang zwischen zwei Zufallsgrößen  $X$  und  $Y$  anzugeben, deren $\text{2D-WDF}$  $f_{XY}(x, y)$  durch Punkte  $(x_1, y_1 )$  ...  $(x_N, y_N )$  in der  $(x,\ y)$–Ebene vorgegeben ist.  Die Skizze zeigt das Prinzip am Beispiel mittelwertfreier Größen: 

Gesucht ist die Gleichung der Geraden  $K$  ⇒   $y=c_{\rm opt} \cdot x$  mit der Eigenschaft, dass der mittlere quadratische (Euklidische) Abstand  $\rm (MQA)$  aller Punkte von dieser Geraden minimal ist. Man bezeichnet diese Gerade auch als  Korrelationsgerade. Diese kann als eine Art  „statistische Symmetrieachse“  interpretiert werden.

Bei einer großen Menge  $N$  empirischer Daten ist der mathematische Aufwand beträchtlich, den bestmöglichen Parameter  $C = c_{\rm opt}$  zu ermitteln. Der Aufwand wird deutlich reduziert, wenn man den Abstand nur in  $x$– oder in  $y$–Richtung definiert.

Im Sonderfall Gaußscher 2D-Zufallsgrößen wie in der Skizze verwendet ist die Korrelationsgerade  $K$  identisch mit der Ellipsenhauptachse bei Darstellung der 2D-WDF in Form von Höhenlinien  (siehe Abschnitt 2.3).

$\text{(a)}\hspace{0.5cm} \text{Regressionsgerade }R_{Y \to X}$     (rote Gerade in der App)

Hier wird der  $y$–Wert auf den  $x$–Wert zurückgeführt, was in etwa einer der möglichen Bedeutungen „Zurückfallen” des Wortes „Regression” entspricht.

• Geradengleichung,  Winkel  $\theta_{Y \to X}$  der Geraden  $R_{Y \to X}$  zur  $x$–Achse:

$$y=C_{Y \to X} \cdot x \ \ \ \text{mit} \ \ \ C_{Y \to X}=\frac{\sigma_Y}{\sigma_X}\cdot\rho_{XY}= \frac{\mu_{XY}}{\sigma_X^2},\hspace{0.6cm} \theta_{Y \to X}={\rm arctan}\ (C_{Y \to X}).$$

• Kriterium:   Der mittlere Abstand aller Punkte  $(x_n, y_n )$  von der Regressionsgeraden $R_{Y \to X}$  in  $y$–Richtung ist minimal:

$${\rm MQA}_Y = {\rm E} \big [ y_n - C_{Y \to X} \cdot x_n\big ]^2 = \frac{\rm 1}{N} \cdot \sum_{n=\rm 1}^{N}\; \;\big [y_n - C_{Y \to X} \cdot x_n\big ]^{\rm 2}={\rm Minimum}.$$

Die zweite Gleichung gilt nur, wenn alle Punkte  $(x_n, y_n )$  der 2D–WDF gleichwahrscheinlich sind.

$\text{(b)}\hspace{0.5cm} \text{Regressionsgerade }R_{X \to Y}$     (blaue Gerade in der App)

Die Regression in Gegenrichtung  $($also von  $X$  auf  $Y)$  bedeutet dagegen, dass der $x$–Wert auf den $y$–Wert zurückgeführt wird.  Für  ${\rm MQA}_X$  ergibt sich der minimale Wert.

• Geradengleichung,  Winkel  $\theta_{X \to Y}$  der Geraden  $R_{X \to Y}$  zur   $x$–Achse:

$$y=C_{X \to Y} \cdot x \ \ \text{mit} \ \ C_{X \to Y}=\frac{\sigma_Y}{\sigma_X\cdot\rho_{XY} }= \frac{\sigma_Y^2} {\mu_{XY}},\hspace{0.6cm} \theta_{X \to Y}={\rm arctan}\ (C_{X \to Y}).$$

• Kriterium:   Der mittlere Abstand aller Punkte  $(x_n, y_n )$  von der Regressionsgeraden  $R_{X \to Y}$  in  $x$–Richtung ist minimal:

$${\rm MQA}_X = {\rm E} \big [ x_n - y_n/C_{X \to Y}\big ]^2 = \frac{\rm 1}{N} \cdot \sum_{n=\rm 1}^{N}\; \;\big [x_n - y_n/C_{X \to Y}\big ]^{\rm 2}={\rm Minimum}.$$

Die beiden Regressionsgeraden

$\text{Beispiel 2:}$  Es gelten die gleichen Voraussetzungen wie im  $\text{Beispiel 1}$  und es werden teilweise auch die dort gefundenen Ergebnisse verwendet.

In der oberen Grafik ist die Regressionsgerade  $R_{X \to Y}$  als blaue Kurve eingezeichnet:

• Hierfür ergibt sich  $C_{X \to Y}={\sigma_Y^2}/\mu_{XY} = 1$  und dementsprechend  $ \theta_{X \to Y}={\rm arctan}\ (1) = 45^\circ.$
• Für den mittleren Abstand aller vier Punkte  $(x_n, y_n )$  von der Regressionsgeraden $R_{X \to Y}$  in  $x$–Richtung erhält man unter Ausnutzung der Symmetrie (beachten Sie die eingezeichneten blauen Horizontalen):

$${\rm MQA}_X = {\rm E} \big [ x_n - y_n/C_{x \to y}\big ]^2 = 2 \cdot \big [ 0.2 \cdot \left [1 - 1/1\right ]^{\rm 2} +0.3 \cdot \left [0.5 - 0/1\right ]^{\rm 2}\big ]=0.15.$$

• Jede Gerade mit einem anderen Winkel als  $45^\circ$  führt hier zu einem größeren  ${\rm MQA}_X$.

Betrachten wir nun die rote Regressionsgerade  $R_{Y \to X}$  in der unteren Grafik.

• Hierfür ergibt sich  $C_{Y \to X}=\mu_{XY}/{\sigma_X^2} = 0.4/0.55\approx0.727$  und  $ \theta_{Y \to X}={\rm arctan}\ (0.727) \approx 36^\circ.$
• Hier ist nun der mittlere Abstand der vier Punkte  $(x_n, y_n )$  von der Regressionsgeraden $R_{Y \to X}$  in  $y$–Richtung minimal (beachten Sie die eingezeichneten roten Vertikalen):

$${\rm MQA}_Y = {\rm E} \big [ y_n - C_{Y \to X} \cdot x_n\big ]^2 = 2 \cdot \big [ 0.2 \cdot \left [1 - 0.727 \cdot 1\right ]^{\rm 2} +0.3 \cdot \left [0 - 0.727 \cdot 0.5 \right ]^{\rm 2}\big ]\approx 0.109.$$

Die im Text erwähnte „Korrelationsgerade” mit der Eigenschaft, dass der mittlere quadratische Euklidische Abstand  $\rm (MQA)$  aller Punkte von dieser Geraden minimal ist, wird sicher zwischen den beiden hier berechneten Regressionsgeraden liegen.

Der Sonderfall Gaußscher 2D–Zufallsgrößen

Im Sonderfall einer mittelwertfreien   Gaußschen 2–Zufallsgröße  $(X,\ Y)$  lautet die Verbundwahrscheinlichkeitsdichtefunktion:

$$f_{XY}(x,y)=\frac{\rm 1}{\rm 2\it\pi \cdot \sigma_X \cdot \sigma_Y \cdot \sqrt{\rm 1-\rho_{\it XY}^2}}\cdot\exp\Bigg[-\frac{\rm 1}{\rm 2 \cdot(1-\it\rho_{XY}^{\rm 2} {\rm)}}\cdot(\frac {\it x^{\rm 2}}{\sigma_X^{\rm 2}}+\frac {\it y^{\rm 2}}{\sigma_Y^{\rm 2}}-\rm 2\cdot\it\rho_{XY}\cdot\frac{x \cdot y}{\sigma_X \cdot \sigma_Y}\rm ) \rm \Bigg].$$

• Ersetzt man  $x$  durch  $(x - m_X)$  sowie  $y$  durch  $(y- m_Y)$, so ergibt sich die allgemeinere WDF einer zweidimensionalen Gaußschen Zufallsgröße mit Mittelwert.
• Die beiden Randwahrscheinlichkeitsdichtefunktionen $f_{X}(x)$  und $f_{Y}(y)$  einer Gaußschen 2D-Zufallsgröße sind ebenfalls gaußförmig mit den Streuungen  $σ_X$  bzw.  $σ_Y$.
• Bei unkorrelierten Komponenten  $X$  und  $Y$  muss in obiger Gleichung  $ρ_{XY} = 0$  eingesetzt werden,  und man erhält dann das Ergebnis:

$K$,  $R_{Y \to X}$  und  $R_{X \to Y}$  bei Gaußschen 2D–Zufallsgrößen

$$f_{XY}(x,y)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\cdot\sigma_{X}} \cdot\rm e^{-\it {x^{\rm 2}}\hspace{-0.08cm}/{\rm (}{\rm 2\it\sigma_{X}^{\rm 2}} {\rm )}} \cdot\frac{1}{\sqrt{2\pi}\cdot\sigma_{\it Y}}\cdot e^{-\it {y^{\rm 2}}\hspace{-0.08cm}/{\rm (}{\rm 2\it\sigma_{Y}^{\rm 2}} {\rm )}} = \it f_{X} \rm ( \it x \rm ) \cdot \it f_{Y} \rm ( \it y \rm ) .$$

• Bei korrelierten Komponenten  $X$  und  $Y$   ⇒   $ρ_{XY} \ne 0$  sind die Höhenlinien der 2D-WDF jeweils ellipsenförmig. Die Korrelationsgerade  $K$  ist hier identisch mit der Ellipsenhauptachse, die unter folgendem Neigungswinkel verläuft:

$$\theta_{\rm K} = {1}/{2} \cdot {\rm arctan } \ ( 2 \cdot \rho_{XY} \cdot \frac {\sigma_X \cdot \sigma_Y}{\sigma_X^2 - \sigma_Y^2}).$$

• Die (rote) Regressionsgerade  $R_{Y \to X}$  einer Gaußschen 2D–Zufallsgröße liegt stets unterhalb der Korrelationsgeraden.  Sie kann aus dem Schnittpunkt jeder elliptischen Höhenlinie und ihrer vertikalen Tangente geometrisch konstruiert werden.
• In der Skizze ist dieses Konstruktionsmerkmal in grüner Farbe angedeutet.  Die (blaue) Regressionsgerade  $R_{X \to Y}$  ist eine Gerade durch den Koordinatenursprung und den Schnittpunkt der elliptischen Höhenlinie mit ihrer horizontalen Tangente.

Versuchsdurchführung

• Wählen Sie zunächst die Nummer 1 ... 6 der zu bearbeitenden Aufgabe.
• Eine Aufgabenbeschreibung wird angezeigt. Die Parameterwerte sind angepasst.
• Lösung nach Drücken von „Musterlösung”.
• Die Nummer  0  entspricht einem „Reset”:  Gleiche Einstellung wie beim Programmstart.

In den folgenden Aufgabenbeschreibungen werden folgende Kurzbezeichnungen verwendet:

• Rot:     Regressionsgerade  $R_{Y \to X}$  (im Applet rot gezeichnet),
• Blau:   Regressionsgerade  $R_{X \to Y}$  (im Applet blau gezeichnet).

(1)  Mit welcher Parametereinstellung sind die beiden Regressionsgeraden  $R_{Y \to X}$  und  $R_{X \to Y}$  deckungsgleich?

•  Es ist offensichtlich, dass gleiche Regressionsgeraden nur möglich sind, wenn diese unter dem Winkel  $45^\circ$  verlaufen   ⇒   „Winkelhalbierende”.
•  Da die fest vorgegebenen Punkte  $3$  und  $4$  auf der Winkelhalbierenden liegen, muss dies auch für die Punkte  $1$  und  $2$  gelten   ⇒   $y_1 = x_1$.
•  Dies gilt für alle Parametereinstellungen  $y_1 = x_1$  und auch für alle  $p_1$  im erlaubten Bereich von   $0$  bis  $0.5$.

(2)  Nun gelte $x_1 = 0.5,\ y_1 = 0,\ p_1 = 0.3$  Interpretieren Sie die Ergebnisse.  Aktivieren Sie hierzu die Hilfsgerade.

•  Diese Einstellung stimmt mit den Voraussetzungen zu  $\text{Beispiel 1}$  und  $\text{Beispiel 2}$  überein.  Insbesondere gilt  $ \theta_{X \to Y}= 45^\circ$  und  $ \theta_{Y \to X}\approx 36^\circ$.
•  Durch Variation des Winkels  $ \theta_{\rm HG}$  erkennt man, dass für  $ \theta_{\rm HG}= 45^\circ$  die Kenngröße  ${\rm MQA}_X =0.15$  tatsächlich den kleinsten Wert annimmt.
•  Ebenso ergibt sich der kleinstmögliche Abstand  ${\rm MQA}_Y =0.109$  in  $y$–Richtung für  $ \theta_{\rm HG}= 36^\circ$, also entsprechend der Geraden  $R_{Y \to X}$.

(3)  Es gelten zunächst weiter die Einstellungen von  (2).  Wie ändern sich die Ergebnisse nach Variation von  $p_1$  im erlaubten Bereich  $(0\le p_1 \le 0.5)$?

•  Die blaue Regressionsgerade  $ R_{X \to Y}$  verläuft weiter unter dem Winkel  $ \theta_{X \to Y}= 45^\circ$   ⇒   es gilt hier  $\mu_{XY} =\sigma_Y^2$, und zwar unabhängig von  $p_1 < 0.5$.
•  Im Grenzfall  $p_1 = 0.5$  ist wegen  $\sigma_Y =0$  die blaue Regressionsgerade undefiniert.  Es handelt sich nurmehr um eine 1D–Zufallsgröße  $X$.
•  Mit  $p_1=0$  sind nur die äußeren Punkte  $3$  und  $4$  wirksam   ⇒   $ \theta_{Y \to X}= \theta_{X \to Y}= 45^\circ$,  mit  $p_1=0.5$  nur die inneren Punkte  ⇒   $ \theta_{Y \to X}= 0^\circ$.
•  Dazwischen wird  $ R_{Y \to X}$  kontinuierlich flacher.  Sind alle Punkte gleichwahrscheinlich  $(p_1=0.25)$, dann ist  $\theta_{Y \to X}\approx 38.7^\circ$.

(4)  Nun gelte  $x_1 = 0,\ y_1 = 0.5,\ p_1 = 0.3$.  Variieren Sie  $0\le p_1 < 0.5$  und interpretieren Sie die Ergebnisse.  $(p_1 = 0.5$  sollte man ausschließen$)$.

•  Wegen  $\sigma_X \le \sigma_Y$  liegt weiterhin die blaue Gerade nie unterhalb der roten, die für alle  $p_1 \ne 0.5$  die Winkelhalbierende ist   ⇒   $ \theta_{Y \to X}\approx 45^\circ$.
•  Der Winkel der blauen Regressionsgerade wächst von  $ \theta_{X \to Y}= 45^\circ \ (p_1 = 0)$  bis  $ \theta_{X \to Y} \to 90^\circ \ (p_1 \to 0.5)$  kontinuierlich an.

(5)  Beginnen Sie mit  $x_1 = 0.8,\ y_1 = -0.8,\ p_1 = 0.25$  und vergrößern Sie  $y_1$  bis zum Endwert  $y_1 = +0.8$.  Interpretieren Sie die Ergebnisse.

•  Für  $y_1 =-0.8$  ist  $ \theta_{X \to Y}= 77.6^\circ$  und  $ \theta_{Y \to X}= 12.4^\circ$.  Mit steigendem  $y_1$  verläuft  $ R_{X \to Y}$  (blau) flacher und  $R_{Y \to X}$  (rot) steiler.
•  Im Endpunkt  $(y_1 = +0.8)$  verlaufen die beiden Regressionsgeraden deckungsgleich unter dem Winkel  $ \theta_{X \to Y}= \theta_{Y \to X}= 45^\circ$.

(6)  Abschließend gelte  $x_1 = +1,\ y_1 = -1$.  Variieren Sie  $p_1$  im gesamten zulässigen Bereich  $0\le p_1 \le 0.5$.  Wann sind  $X$  und  $Y$  unkorreliert?

•  Für  $p_1 = 0$  gilt  $ \theta_{X \to Y}=\theta_{Y \to X}= 45^\circ.$  Dann dreht die blaue Gerade entgegen dem Uhrzeigersinn, die rote Gerade im Uhrzeigersinn.
•  Für  $p_1 = 0.25$  sind die Winkel  $ \theta_{X \to Y}=90^\circ, \ \theta_{Y \to X}= 0^\circ.$  Diese Momentaufnahme beschreibt unkorrelierte Zufallsgrößen   ⇒   $\mu_{XY}=0$.
•  Anschließend drehen beide Geraden weiter in gleicher Richtung.  Für  $p_1 = 0.5$  gilt schließlich:  $ \theta_{X \to Y}=135^\circ= -45^\circ, \ \theta_{Y \to X}= -45^\circ.$

Zur Handhabung des Applets

    (A)     Einstellung der  $x$–Koordinaten für  (1)  und  (2)

    (B)     Einstellung der  $y$–Koordinaten für  (1)  und  (2)

    (C)     Einstellung der  Wahrscheinlichkeiten aller Punkte

    (D)     Hilfsgerade mit Winkel  $\theta_{\rm HG}$  einblenden

    (E)     Ausgabe der  $\rm MQA$–Werte für Regressions– und Hilfsgerade

    (F)     Numerikausgabe der statistischen Kenngrößen

    (G)     Grafikbereich zur Darstellung der Regressionsgeraden

    (H)     Bereich für Übungen:  Aufgabenauswahl, Fragen, Musterlösungen

Über die Autoren

Dieses interaktive Berechnungstool wurde am Lehrstuhl für Nachrichtentechnik der Technischen Universität München konzipiert und realisiert.

• Die erste Version wurde 2005 von Bettina Hirner im Rahmen ihrer Diplomarbeit mit „FlashMX–Actionscript” erstellt (Betreuer: Günter Söder).
• 2020 wurde das Programm von Veronika Hofmann (Ingenieurspraxis Mathematik, Betreuer: Benedikt Leible und Tasnád Kernetzky ) unter „HTML5” neu gestaltet.

Nochmalige Aufrufmöglichkeit des Applets in neuem Fenster

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