[edit 21.11.20. Lisäsin virkkeen selitysasteen toimivuudesta.]

Resonanssi-kirjasarjan 7. osassa Aine ja säteily tehtävässä 457 pyydetään osoittamaan, että isotoopin hajoamisen lukumäärä ajan funktiona, on parempi mallintaa eksponenttifunktiona kuin lineaarisena mallina. Tehtävää antaessani kuvittelin, että korrelaation/selitysasteen eksponentiaaliselle ja  lineaariselle sovitukselle saisi suoraan GeoGebran Kahden muuttujan regressioanalyysillä. Muistin väärin tai sitten kyseinen työkalu ei ole sitä ennenkään laskenut.

Oppitunnilla abien kanssa huomasinkin tämän artikkelin kirjoittamisen jälkeen, että Kahden muuttujan regressiotyökalu laskeekin R^2:n oikein. Korrelaatiokerroin toimii vain lineaariselle mallille.

Lasketaan selitysaste sekä GeoGeberalla, että LibreOfficella.

GeoGebra

GeoGebrassa täytyy selitysaste laskea komennolla RegressioNeliö( <Pistelista>, <Funktio> ).

Sijoitetaan tehtävän luvut GeoGebran taulukkolaskentaan. Valitaan luvut ja luodaan niistä pistelista nimeltä l1. Sovitetaan suora ja eksponenttifunktio Syöttökentän komennoilla

f(x) = SovitaPolynomi(l1, 1)
g(x) = SovitaEksp(l1)

Selitysasteet saadaan kirjoittamalla syöttökenttään

linSel = RegressioNeliö(l1, f)
ekspSel = RegressioNeliö(l1, g)

LibreOfficessa

LibreOfficessa R^2:n laskeminen onnistuu helpoimmin kuvaajan piirron yhteydessä trendiviivan avulla.

Alla olevien kuvien avulla yritän kuvailla ratkaisutapani.

---

Komennon Wikisivu https://wiki.geogebra.org/en/RSquare_Command?note=fi