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(Frage) überfällig  | | Datum: | 17:50 Fr 05.06.2009 | | Autor: | pambus |
Hallo zusammen,
Nehmen wir an ich habe 8 Wertepaare:
a:
15000 2500 417 69 12 2 0
b:
15158 2521 454 89 16 0 0
wobei die Werte für a aus einer Funktion stammen und die Werte aus b Messdaten sind.
Wie kann ich nun schauen, ob sich die Funktion für a gut als Regression für die Messdaten b eigenet? (Ich brauche einen Korrelationskoeffizienten)
Freundliche Grüsse
Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.
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(Antwort) fertig  | | Datum: | 22:01 So 07.06.2009 | | Autor: | chrisno |
In der Schulmathematik bist Du mit dieser Frage nicht gut plaziert. Frag doch mal, ob Das in der Uni-Mathematik eingestellt werden kann.
Schlag mal den Korrelationskoeffizienten nach. Der ist nur für lineare Zusammenhänge definiert. Also kannst Du keinen bekommen.
Wenn Du unbedingt einen haben willst, dann musst Du die Umkerhfunktion auf Deine Messwerte loslassen. Das sollte dann im Idealfall eine Gerade ergeben. Ob daraus sinnvoll etwas gefolgert werden kann, bezweifel ich massiv.
Bleib also besser bei den unveränderten Messwerten.
Das übliche Maß für die Abweichung ist erst mal die Summe der quadratischen Abweichungen. Wenn diese minimal ist, dann hast Du die beste Funktion aus dem gegebenen Vorrat gefunden.
Wenn es sich um Messwerte handelt, dann musst Du diese noch mit den "Messfehlern" gewichten. (-> weighted least squares)
Wenn nun alle Funktionswerte innerhalb der Fehlergrenzen liegen (sallop formuliert) dann erklärt die Funktion die Messwerte vollständig. Wenn Du mehrere solcher Funktionen hast, dann kannst Du nicht unterscheiden, welche die bessere ist.
Genaueres sagt dazu der Chi-Quadrat-Test (wenn ich mich recht erinnere). Etwas moderner ist das Maximum Entropy Verfahren. Das hängt etwas von dem Problem ab, dass Du am Wickel hast.
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(Mitteilung) Reaktion unnötig  | | Datum: | 18:20 Sa 20.06.2009 | | Autor: | matux |
$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
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