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saren Berechnungen, welche die Voraussetzung der linearen Regression im Gefolge
 hat, erzielen; außerdem ist, wie früher betont, in erster Linie oft die Aufgabe
 die, die Ursachen der sozialen Phänomene feststellen zu können, seltener
dagegen einen genauen zahlenmäßigen Ausdruck für die Wirkung dieser Ursachen
zu finden. Allerdings haben wir bereits oben im $ 206 eine Methode, welche der
hier durchgeführten Berechnung nebengeordnet werden kann, betrachtet; hier
bearbeiteten wir die Abweichungen von einem veränderlichen Durchschnitt
(„moving average“) und deren mittlere Fehler und gelangten ebenfalls zu einer
befriedigenden Übereinstimmung mit dem Exponentialgesetz, ohne daß — wie
hier — davon die Rede sein konnte, die varlierenden Durchschnitte numerisch
wie eine Funktion auszudrücken, ganz einfach weil der benutzte Einteilungsgrund
‘der Beruf) qualitativ und dessen zahlenmäßige Bezeichnung daher ausgeschlossen
war (vgl. 8 55). Wir kehren übrigens noch im folgenden zu einigen den hier
besprochenen nebengeordneten Methoden zurück,
Aufgabe 90. Untersuche Korrelation und Regression zwischen Körpergröße
 und Körpergewicht auf Grund folgender Verteilung von 384 fünfjährigen
Glasgower Schulknaben (Biometrika, Vol. X1):

Höhe mn
inches % | a;

Gewicht in pound“

36

Pr

40
3
16

De

2369. Bei der oben gegebenen Darstellung der Ausgleichung
einer Abhängigkeit zwischen zwei Größen x und y als irgend einer
zweckmäßig gewählten Funktion

vY‚o= f(xz, ab. 6....)

die außer x auch einige Konstanten enthält, welche zu bestimmen
sind, haben wir der Einfachheit halber so gerechnet, als ob sämtliche
beobachteten Werte yı, Ya, Ys --.. Von y mit gleicher Genauigkeit
bestimmt (die Beobachtungen „gleich gut“) waren; vgl. auch das
Beispiel im $ 268. Sofern dies möglich ist, hat man jedoch in der
Regel sich zum mindesten eine Vorstellung über die Verschiedenheiten
 hinsichtlich der Genauigkeit der Beobachtungen zu bilden.
Die Annahme nämlich, daß alle Beobachtungen gleich gut sind, kann
für das Resultat der Ausgleichung eine nicht unwesentliche Bedeutung
 haben. Im allgemeinen ist hierfür keine scharfe Bewertung
erforderlich, da sich die ‚Berücksichtigung geringerer Verschiedenheiten
 in der Genauigkeit meist nicht im Ergebnis der Ausgleichung
zu erkennen gibt, wenn man nicht gerade mit übertrieben vielen
Dezimalen rechnet.