Uploaded January 2026 | Updated September 2026, 3 hours ago
In diesem Video wird das Verfahren der Linearisierung vermittelt, das es ermöglicht, auch nicht-lineare Messwerte mithilfe einer linearen Regression zu beschreiben. Am Beispiel des radioaktiven Zerfalls von Silber-118 wird aufgezeigt, wie durch die Anwendung des natürlichen Logarithmus eine exponentielle Abnahme in einen linearen Zusammenhang überführt wird.
Das Lehrmaterial richtet sich an Studierende der Natur- und Ingenieurwissenschaften und adressiert eine zentrale Hürde im Studium: das Verfassen präziser, objektiver und nachvollziehbarer Protokolle für Praktika.
Das Video ist als Selbstlernmaterial für alle Studienanfänger*innen im Rahmen des Projekts „digit@L – Digitales Lehren und Lernen an der Universität Stuttgart“ mit Unterstützung der Stiftung Innovation in der Hochschullehre entstanden.
Weitere Informationen: project.uni-stuttgart.de/digital
Das Video „Lineare Regression: Linearisierung“ von Nicolai Burk und Julian Fischer steht unter einer Creative Commons Namensnennung 4.0 international (CC BY 4.0)-Lizenz. Ausgenommen sind Wort-/Bildmarken und Förderlogos. Referenzen und Lizenzangaben zu im Video verwendeten Werken siehe Abspann.
Abrufbar:
zum Streaming und Download (+UT) für Lehrende und Studierende
ilias3.uni-stuttgart.de/ilias.php?baseClass=ilrepositorygui&ref_id=3860616
In diesem Video wird das Verfahren der Linearisierung vermittelt, das es ermöglicht, auch nicht-lineare Messwerte mithilfe einer linearen Regression zu beschreiben. Am Beispiel des radioaktiven Zerfalls von Silber-118 wird aufgezeigt, wie durch die Anwendung des natürlichen Logarithmus eine exponentielle Abnahme in einen linearen Zusammenhang überführt wird.
Das Lehrmaterial richtet sich an Studierende der Natur- und Ingenieurwissenschaften und adressiert eine zentrale Hürde im Studium: das Verfassen präziser, objektiver und nachvollziehbarer Protokolle für Praktika.
Das Video ist als Selbstlernmaterial für alle Studienanfänger*innen im Rahmen des Projekts „digit@L – Digitales Lehren und Lernen an der Universität Stuttgart“ mit Unterstützung der Stiftung Innovation in der Hochschullehre entstanden.
Weitere Informationen: project.uni-stuttgart.de/digital
Das Video „Lineare Regression: Linearisierung“ von Nicolai Burk und Julian Fischer steht unter einer Creative Commons Namensnennung 4.0 international (CC BY 4.0)-Lizenz. Ausgenommen sind Wort-/Bildmarken und Förderlogos. Referenzen und Lizenzangaben zu im Video verwendeten Werken siehe Abspann.
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