Regressionsanalyse < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
|
| Status: |
(Frage) beantwortet  | | Datum: | 12:59 Di 24.05.2005 | | Autor: | astwo |
Hallo,
Es klemmt bei folgendem Problem zur Regressionsanalyse:
Es geht um zwei Modelle, welche die Eigenschaft Y eines Materials anhand der Menge X wiedergeben:
Model 1: Y = [mm] \alpha [/mm] 0 + [mm] \alpha [/mm] 1 x + [mm] \alpha [/mm] 2 [mm] x^{2} [/mm] + e'
Model 2: lnY = [mm] \beta [/mm] 0 + [mm] \beta [/mm] 1 x + [mm] \beta [/mm] 2 ln(x+1) + e
Die Frage ist nun wie man in der Analyse (welche ich als Computerausdruck habe) schnell sehen kann (man muss anscheinend nicht gross rechen), dass das Model 2 besser ist als Model 1? Hat es etwas zu tun mit der Varianz der Störgrösse S oder R-Sq?
Vielen Dank!
Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.
|
|
| |
|
| Status: |
(Antwort) fertig  | | Datum: | 22:55 Mi 25.05.2005 | | Autor: | leduart |
Hallo
Modell 1 ist ne Parabel, Model 2 [mm] y=Ce^{\beta1*x}*(x+1)^{2*\beta 2}
[/mm]
also verwend 3 Messpunkte, bestimm die 3 Parameter, der 4. und 5. sollten beim falschen Modell stark daneben sein,
2. Messwerte plotten, mal normal, mal logarithmisch, dann sollte man es auch sehen,
Mit der Varianz hat das nichts zu tun
Gruss leduart
|
|
|
|
