Das Berechnen der Steigung einer Regressionslinie hilft zu bestimmen, wie schnell sich Ihre Daten ändern. Regressionslinien verlaufen durch lineare Sätze von Datenpunkten, um ihr mathematisches Muster zu modellieren. Die Steigung der Linie repräsentiert die Änderung der auf der y-Achse aufgetragenen Daten zu der Änderung der auf der x-Achse aufgetragenen Daten. Eine höhere Steigung entspricht einer Linie mit größerer Steilheit, während die Linie einer kleineren Steigung flacher ist. Eine positive Steigung bedeutet, dass die Regressionslinie mit steigenden y-Achsenwerten ansteigt, während eine negative Steigung bedeutet, dass die Linie mit steigenden y-Achsenwerten fällt.
Wählen Sie zwei Punkte aus, die auf die Regressionsgerade fallen. Datenpunkte im Diagramm werden als geordnete Paare (x, y) geschrieben, wobei "x" einen Wert auf der horizontalen Achse und "y" einen Wert auf der vertikalen Achse darstellt.
Subtrahieren Sie den "x"-Wert des ersten Punkts vom "x"-Wert des zweiten Punkts, um die Änderung von "x" zu erhalten. Angenommen, die beiden Punkte (3,6) und (9,15) liegen auf der Regressionsgerade. In diesem Beispiel ist 9 - 3 = 6 die berechnete Änderung des "x"-Werts.
Subtrahieren Sie den "y"-Wert des ersten Punkts vom "y"-Wert des zweiten Punkts, um die Änderung von "y" zu berechnen. In Fortsetzung des vorherigen Beispiels (3,6) und (9,15) auf der Regressionsgerade ist die berechnete Änderung des "y"-Werts 15 - 6 = 9.
Teilen Sie die Änderung von "y" durch die Änderung von "x", um die Steigung der Regressionsgeraden zu erhalten. Die Verwendung des vorherigen Beispiels ergibt 9 / 6 = 1,5. Beachten Sie, dass die Steigung positiv ist, was bedeutet, dass die Linie mit steigenden y-Achsenwerten ansteigt.