Applets:Korrelation und Regressionsgerade

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Programmbeschreibung

Das Programm berechnet die Regressionsgeraden $R_{X \to Y}$ und $R_{Y \to X}$ sowie einige Kenngrößen der 2D-Zufallsgröße $(X, Y)$, welche die vier Werte $(x_1, y_1)$, $(x_2, y_2)$, $(1, 1)$ und $(-1, -1)$ annehmen kann (jeweils mit Wahrscheinlichkeit $p_1$ bzw. $0.5 - p_1$): \begin{itemize} \item Für '"`UNIQ-MathJax23-QINU`"' verwendet man im Fall mittelwertfreier Zufallsgrößen ('"`UNIQ-MathJax24-QINU`"') die Gleichung '"`UNIQ-MathJax25-QINU`"'. \item Für '"`UNIQ-MathJax26-QINU`"' verwendet man unter obigen Voraussetzungen die Gleichung '"`UNIQ-MathJax27-QINU`"'. \item Der Winkel zur '"`UNIQ-MathJax28-QINU`"'-Achse von '"`UNIQ-MathJax29-QINU`"' wird mittels '"`UNIQ-MathJax30-QINU`"' berechnet, der von '"`UNIQ-MathJax31-QINU`"' mit '"`UNIQ-MathJax32-QINU`"'. Beide Winkel werden in Grad angegeben. \end{itemize} Außerdem wird optional eine Hilfsgerade mit einstellbarem Winkel angezeigt, sowie die Abstände der Punkte in $x$- und $y$-Richtung zur Hilfsgerade (gestrichelt).

Die Position der rotationssymmetrischen Punkte $(x_1, y_1)$ und $(x_2, y_2)$ kann durch je einen Slider für $x$- und $y$-Koordinate im Bereich $[-2, 2]$ verändert werden, sowie die Wahrscheinlichkeit $p_1$ der beiden Punkte im Bereich $[0, 0.5]$.

Die Streuungen (oder Standardabweichungen) von $X$ und $Y$ werden als $\sigma_X$ bzw. $\sigma_Y$ angezeigt. Die Kovarianz, die die Existenz eines monotonen Zusammenhangs zwischen $X$ und $Y$ ergründet, wird als $\mu_{XY}$ ausgegeben. Zudem wird der Korrelationskoeffizient $\rho_{XY}$ berechnet.

Folgende mittlere quadratische (Euklidische) Abstände werden ermittelt:
\begin{itemize}
     \item '"`UNIQ-MathJax50-QINU`"', der mittl. quadr. Abstand der Regressionsgeraden '"`UNIQ-MathJax51-QINU`"' in '"`UNIQ-MathJax52-QINU`"'-Richtung
     \item '"`UNIQ-MathJax53-QINU`"', der mittl. quadr. Abstand der Regressionsgeraden '"`UNIQ-MathJax54-QINU`"' in '"`UNIQ-MathJax55-QINU`"'-Richtung
     \item '"`UNIQ-MathJax56-QINU`"' und '"`UNIQ-MathJax57-QINU`"', die mittl. quadr. Abstände der Hilfsgeraden in '"`UNIQ-MathJax58-QINU`"'- bzw. '"`UNIQ-MathJax59-QINU`"'-Richtung
 \end{itemize}
Im Fall der Geraden $R_{X \to Y}$ und $R_{Y \to X}$ ist der mittl. quadr. Abstand $\mathrm{MQA}_X$ bzw. $\mathrm{MQA}_Y$ jeweils minimal.

\subsection{Theoretischer Hintergrund} Wir interessieren uns im Folgenden für den statistischen, linearen Zusammenhang von Daten. Diese Daten geben wir in Form einer zweidimensionalen Zufallsgröße $(X, Y)$ an, zusammen mit der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (WDF) $f_{XY}(x,y)$. (Die WDF zu $X$ bzw. zu $Y$ heißt $f_X(x)$ bzw. $f_Y(y)$.) % die Wahrs., dass (X,Y) einen Wert zwischen a und b annimmt, entspricht dem % Integral über f_XY von a nach b

Wir nehmen an, dass $\mathrm{E}[X] = 0 = \mathrm{E}[Y]$, d.h. $X$ und $Y$ sind mittelwertfrei. Außerdem betrachten wir $(X,Y)$ als diskrete Zufallsgröße, die nur vier verschiedene Werte annehmen kann: $(x_1, y_1)$, $(x_2, y_2)$, $(x_3, y_3)=(1, 1)$ und $(x_4, y_4)=(-1, -1)$. Die Wahrscheinlichkeiten für das erste und zweite Paar nennen wir $p_1 = p_2$ und die für das dritte und vierte $p_3 = p_4$ mit $p_3 = 0.5 - p_1$.

Dann kann man die Kenngrößen zur Beschreibung der Korrelation etwas vereinfacht ausrechnen; wir beginnen mit der Varianz in $X$-Richtung: \begin{equation*} \sigma^2_X = \int_{-\infty}^{+\infty} x^2 \cdot f_X(x) dx = \sum_{n=1}^{4} (x_n - \mathrm{E}[X])^2 \cdot p_n = 1 + 2p_1 \cdot (x_1^2-1) \end{equation*} (Der erste Schritt ergibt sich durch den endlichen Wertebereich von $X$, der zweite durch die Mittelwertfreiheit und Substitution aller $p_n, n \in \{2, 3, 4\},$ durch $p_1$.)

Für $\sigma^2_Y$ funktioniert es analog.

Die Kovarianz zwischen $X$ und $Y$ wird wie folgt berechnet: \begin{equation*} \mu_{XY} = \int_{-\infty}^{+\infty} \int_{-\infty}^{+\infty} x \cdot y \cdot f_{XY}(x, y) \mathrm{d}x \mathrm{d}y = \sum_{n=1}^4 (x_n - \mathrm{E}[X])(y_n - \mathrm{E}[Y]) \cdot p_n = 1 + 2p_1 \cdot (x_1 \cdot y_1 -1) \end{equation*} (Hier wurden die gleichen Schritte wie bei der Varianz gemacht.)

Schließlich kann man anhand dieser Ergebnisse den Korrelationskoeffizienten bilden: \begin{equation*} \rho_{XY} = \frac{\mu_{XY}}{\sigma_X \cdot \sigma_Y} \end{equation*} Er nimmt Werte zwischen $-1$ und $1$ an und ist ein Hinweis darauf, wie stark $X$ und $Y$ voneinander abhängen. Bei $\rho_{XY} = 0$ herrscht kein Zusammenhang, bei $\rho_{XY}= \pm 1$ handelt es sich um strenge lineare Abhängigkeit zwischen $X$ und $Y$.

Wie anfangs bereits erwähnt, wollen wir einen linearen Zusammenhang zwischen $X$ und $Y$ finden. Diesen geben wir in Form einer Regressionsgerade an -- wobei, tatsächlich verwenden wir zwei, denn es ist am einfachsten, den Fehler der Regressionsgeraden als mittleren quadratischen Abstand (vgl. Satz von Gauß-Markow) jeweils in $x$- und $y$-Richtung zu minimieren.

Wir beginnen mit der Minimierung in $y$-Richtung: dabei entsteht die Gerade $R_{Y \to X}(x) = C_{Y \to X} \cdot x$ mit \begin{equation*} C_{Y \to X} = \frac{\sigma_Y}{\sigma_X} \cdot \rho_{XY}= \frac{\mu_{XY}}{\sigma_X^2} \end{equation*} und der mittl. quadr. Abstand in $y$-Richtung wird berechnet durch \begin{equation*} \mathrm{MQA}_Y = \mathrm{E}[Y - C_{Y \to X} \cdot X]^2 = \sum_{n=1}^4 p_n \cdot (R_{Y \to X}(x_n) - y_n)^2 = \mathrm{min}. \end{equation*}

Die Minimierung in $x$-Richtung ergibt die Gerade $R_{X \to Y}(x) = C_{X \to Y} \cdot x$ mit \begin{equation*} C_{X \to Y} = \frac{\sigma_Y}{\sigma_X \cdot \rho_{XY}} = \frac{\sigma_Y^2}{\mu_{XY}} \end{equation*} und \begin{equation*} \mathrm{MQA}_X = \mathrm{E}\left[X - \frac{Y}{C_{X \to Y}}\right]^2 = \sum_{n=1}^4 p_n \cdot (R_{X \to Y}^{-1} (y_n) - x_n) = \mathrm{min}. \end{equation*}

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 statististischer 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:

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

Regressionsgerade

Gaußsche 2D-WDF mit Korrelationsgerade  $K$

Ziel der linearen Regression ist es, einen einfachen (linearen) Zusammenhang zwischen zwei Zufallsgrößen  $X$  und  $Y$  zu 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.
Stimmt das?

$\text{(a)}\hspace{0.5cm} \text{Regressionsgerade }R_{Y \to X}$     (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:

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

• 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  $C_{X \to Y}=\mu_{XY}/{\sigma_Y^2} = 1$  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.

Testbereich

Bitte überprüfen

Bild 1

• Hier habe ich als Test neben der roten und der blauen Geraden noch die grüne Gerade $H$ mit Winkel $\arctan(\rho) = \arctan(0.853)\approx 40^\circ$ eingezeichnet.
• Sollte das die Korrelationsgerade $K$ sein, dann müsste der mittlere quadratische (Euklidische) Abstand  $\rm (MQA)$  aller Punkte von dieser Geraden minimal sein.
• Müsste dann für diese Gerade ${\rm MQA}={\rm MQA}_X + {\rm MQA}_Y$ minimal sein?
• Bitte für mehrere Parametersätze überprüfen. Ich hoffe, dass das nicht allgemein stimmt.

Bitte recherchieren. Das kann man mit dem Programm nicht überprüfen

Bild 2: Gaußsche 2D

• Könnte das wenigstens bei Gaußschen 2D–Zufallsgrößen gelten
• Durch die Tangenten sind die Regressionsgeraden bestimmt.
• Im anderen LNTwww und im Carolin-Programm bezeichnen wir die schwarze Gerade als Ellipsenhauptache und die rote Gerade als Korrelationsgerade.
• Wenn das stimmt, müsste ich das ändern. Die Änderungen im Programm selbst wären minimal.

Der Sonderfall Gaußscher 2D–Zufallsgrößen

Fehlt noch.

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 Regressionsgerade  $R_{Y \to X}$  und  $R_{X \to Y}$  deckungsgleich?

•  Es ist offensichtlich, dass gleiche Regressionsgerade 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)     Vorauswahl für blauen Parametersatz

    (B)     Parametereingabe $I$ und $p$ per Slider

    (C)     Vorauswahl für roten Parametersatz

    (D)     Parametereingabe $\lambda$ per Slider

    (E)     Graphische Darstellung der Verteilungen

    (F)     Momentenausgabe für blauen Parametersatz

    (G)     Momentenausgabe für roten Parametersatz

    (H)     Variation der grafischen Darstellung

$\hspace{1.5cm}$„$+$” (Vergrößern),

$\hspace{1.5cm}$ „$-$” (Verkleinern)

$\hspace{1.5cm}$ „$\rm o$” (Zurücksetzen)

$\hspace{1.5cm}$ „$\leftarrow$” (Verschieben nach links), usw.

    ( I )     Ausgabe von ${\rm Pr} (z = \mu)$ und ${\rm Pr} (z \le \mu)$

    (J)     Bereich für die Versuchsdurchführung

Andere Möglichkeiten zur Variation der grafischen Darstellung:

• Gedrückte Shifttaste und Scrollen: Zoomen im Koordinatensystem,
• Gedrückte Shifttaste und linke Maustaste: Verschieben des Koordinatensystems.

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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