Lineare und quadratische Regression/Korrelation ...

06.01.2005, 14:15	kane	Auf diesen Beitrag antworten »
Lineare und quadratische Regression/Korrelation ... Hallo liebes matheboard. Da ich bei euch bis jetzt die besten Anleitungen und Hilfestellungen zu Problemen in Mathe gefunden hab, wend ich mich jetzt auch einfach mal an euch. Mein Problem: Lineare und quadratische Regression bzw. Korrelation. Die älteren Threads über Regression bin ich alle durchgegangen und die haben mich auch ein wenig weitergebracht. Jedoch ist auf den Seiten nur von Lineare Regression die Rede. Was ist aber quadratische Regression/Korrelation? Grüße, kane.
06.01.2005, 14:21	Anirahtak	Auf diesen Beitrag antworten »
Hallo Kane, während man bei der Linearen Regression davon ausgeht, dass zwischen zwei Merkmalen X und Y ein linearer Zusammenhang besteht, d.h., Y=aX+b, soll bei der quadratischen Regression Y=aX²+bX+c gelten (gesucht sind also a, b und c). Gruß Anirahtak
06.01.2005, 14:28	kane	Auf diesen Beitrag antworten »
Das war mal ne schnelle Antwort. Okay. Naja mal schauen was ich da noch brauchbares finde. Danke schonmal.
24.01.2005, 17:48	Alonso	Auf diesen Beitrag antworten »
Hallo zusammen, die Definition ist so nicht ganz richtig. Linearität muss sich nicht auf Linearität der erklärenden Variable beziehen. Vielmehr geht man in der Ökonometrie (siehe z.b. Gujarati, Basic Econometrics) davon aus, dass sich Linearität auf die Linearität der Parameter bezieht. Heißt: nicht-linear wäre demnach eine Funktion: Y = a+b²X Auch können die Begriffe Regression und Korrelation nicht substitutiv verwandt werden. Während die Korrelation die Stärke einer linearen Beziehung zwischen zwei Variablen beschreibt (Kreuzkorrelation), hat die Regressionsanalyse den Zweck eine abhängige Variable auf Basis einer anderen, fixen Variable zu schätzen. Gruß Bone
24.01.2005, 21:01	AD	Auf diesen Beitrag antworten »
Sämtliche Regressionsansätze der Form $\begin{eqnarray} Y=a_1\cdot f_1(X_1,\ldots,X_m)+\ldots+a_n\cdot f_n(X_1,\ldots,X_m) \end{eqnarray}$ mit m Einflussgrößen $\begin{eqnarray} X_1,\ldots,X_m \end{eqnarray}$ , n zu bestimmenden Parametern $\begin{eqnarray} a_1,\ldots,a_n \end{eqnarray}$ und n gegebenen Funktionen $\begin{eqnarray} f_1,\ldots,f_n \end{eqnarray}$ lassen sich mit Methoden der linearen Modelle behandeln. Den obigen quadratischen Ansatz kann man als Fall m=1, n=3 mit $\begin{eqnarray} f_1(X_1)=1 \end{eqnarray}$ $\begin{eqnarray} f_2(X_1)=X_1 \end{eqnarray}$ $\begin{eqnarray} f_3(X_1)=X_1^2 \end{eqnarray}$ auffassen. @Alonso Y = a+b²X ist völlig überflüssig, da das äquivalent zur Lösung von Y = a+b'X ist, mit anschließendem b = sqrt(b').
20.06.2007, 16:08	0-Checkerin	Auf diesen Beitrag antworten »
hi ich hab da n kleines problem: ich muss bis morgen wissen, was ne quadratische regression ist. ich mach n referat über extremwertaufgaben und hab das eich gut hingekriegt, jetzt sagt der lehrer ich soll doch mit dem GTR (graphikfähiger taschenrechner) was mit QuadReg() zeigen! HILFE!!! 1. --> Was ist ne quadratische regression??? 2. --> Wozu ist das gut??? 3. --> was hat das mit extremwertaufgaben zutun, wo ich das minimum finden muss????? wär nett, wenn ihr mir helft! ThX eure 0-Checkerin
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04.10.2007, 16:10	femo	Auf diesen Beitrag antworten »
Also wenn du etwas misst z.B. wie viel Wasser pro Minute in ein Aquarium laufen, können Messfehler entstehen. Diese versucht man durch eine Regressionsgrade auszugleichen. Also Regression = Ausgleich

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