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~~[[Bild:Leitfaehigkeit.jpg~~{{navi|~~right~~1=Experiment|~~403px]]~~2=elektrische Leitfähigkeit}}~~[[Bild:Regression.png|right]]~~__TOC__Beim [[Experiment]]ieren soll häufig ein vermuteter Zusammenhang von zwei Größen genauer, also [[quantitativ ]] untersucht werden. Im einfachsten Fall besteht ein linearer Zusammenhang zwischen beiden Größen, der durch das Verfahren der linearen Regression herausgearbeitet werden kann. Am Beispiel der [[Leitfähigkeitsmessung]] einer Salzlösung soll diese Vorgehensweise erklärt werden:[[Bild:Leitfaehigkeit.jpg|right|thumb|500px|Leitfähigkeitsmessung zur Bestimmung des Salzgehaltes]][[Bild:Leitfaehigkeit-TB.jpg|right|thumb|500px|Messwerte]]

Die Leitfähigkeit der Salzlösung wird durch die Messung der Stromstärke bestimmt (Aufbau s. Bild bzw. [[Media:Leitfaehigkeit.pdf|Versuchsanleitung]]). Es wird vermutet, dass die Stromstärke mit zunehmender Salzmenge größer wird.

Alle Messwerte werden zunächst tabellarisch zusammengestellt. Als Diagramm ergibt sich hieraus eine ''Punktwolke''("Streudiagramm"), bei dem die einzelnen Messwerte [[Theorie|im Normalfall]] ''nicht'' durch eine durchgängige Gerade verbunden werden können.<br />'''Ziel der Regression ist es, eine {{mark|Ausgleichsgerade}} durch die Punktwolke zu legen, deren Abstand zu den in der [[Praxis]] aufgenommenen Messwerten möglichst klein ist. ''' In der Waagerechten (X-Achse) wird üblicherweise die ''Leitgröße'' aufgetragen, in unserem Fall die Salzmenge ''m'' in Gramm. Die von der Leitgröße ''abhängige Größe'' wird in der Senkrechten (Y-Achse) aufgetragen, hier die Stromstärke ''I'' in mA. [[Bild:Regression.png|right|thumb|500px|Regressionsgerade durch Punktwolke]]

Mit [[Excel]] als "Rechenknecht" kann die Regressionsgerade bequem erstellt werden: * Erstelle eine Messwerttabelle (Bild).* Markiere genau diese Tabelle (Bild), wähle im Menü <code>Einfügen-Diagramme-Punkt</code>, Diagramm mit Punktwolke wird erstellt.* Markiere ~~die~~ in der Punktwolke einen der Datenpunkte, Rechtsklick, "<code>Trendlinie hinzufügen" </code> und "linear" auswählen, Regressionsgerade wird eingezeichnet.* Steigung ''m'' der Regressionsgerade liefert Excel über die Funktion <code>STEIGUNG()</code>. Im Feld B14 steht in unserem Fall daher: <code>=STEIGUNG(B2:B9;A2:A9)</code>.* Höhenlage ''b'' der Regressionsgeraden liefert Excel über die Funktion <code>ACHSENABSCHNITT()</code>. In Feld B13 steht also: <code>=ACHSENABSCHNITT(B2:B9;A2:A9)</code>.*Setzt man diese Werte unter Berücksichtigung der Einheiten in die allgemeine Geradengleichung y = ''m''{{*}}x + ''b'' ein, ergibt sich der gesuchte quantitative Zusammenhang zwischen Salzmenge und Stromstärke:<br />{{Formel|1=''I'' = 172,9 mA/g{{*}}''m''(NaCl) + 6,4 mA}} bzw. aufgelöst nach der gesuchten Salzmenge

Steigung ''m'' und Höhenlage ''b'' der Regressionsgeraden liefert Excel über die Formeln ACHSENABSCHNITT() (= Höhenlage, b) und STEIGUNG(). Setzt man diese Werte unter Berücksichtigung der Einheiten in die allgemeine Geradengleichung y = ''m''{{*}}x + ''b'' ein, ergibt sich der gesuchte quantitative Zusammenhang zwischen Salzmenge und Stromstärke:<br />~~''I'' = 179,9 mA~~{{*}}''m''(NaCl)/g + 6,4 mA bzw. Formel|1=''m''(NaCl) = (''I'' - – 6,4 mA){{*}}g / ~~179~~172,9 mA}}

Hat man sich einmal die Mühe gemacht, Messwerte experimentell zu bestimmen und hierzu eine Regressionsgerade ermittelt, können durch Ablesen an der Regressionsgeraden oder durch Einsetzen in die Funktionsgleichung zur Regressionsgeraden beliebige weitere Werte ermittelt werden, ohne dass erneut gemessen werden muss, z. B.: