Lineare Regression Gewichtungsfaktor festlegen |
| 14.11.2010, 15:59 | gs1gs1 | Auf diesen Beitrag antworten » |
| Lineare Regression Gewichtungsfaktor festlegen Hallo zusammen, ich habe das Problem Messwerte (x- und y-Wert mit Fehlern im y-Wert) linear auszuwerten. Die Messwerte sollten immer (aus physik.Gründen) einen linearen Trend ergeben. Nun kommt es aber vor, dass eine bestimmte Anzahl von Messwerte (z.BN.~10 % der Anzahl der Messwertepunkte) in den y-Werten aber stärker abweichen als erwartet und mir auf diese Weise eine Regressionslinie mit schlechterem Korr.Koff. (deutlich kleiner als 1) liefern. Ich möchte daher diejenigen Y-Werte die näher dem linearen Trend sind stärker gewichten als diejenigen die stärker von der Linearität abweichen. Frage: Wie kann ich Gewichtungsfaktoren objektiv für die y-Werte in Excel berechnen und nicht händisch einfach nach subjektiver Beurteilung eingeben? Gibt es eine Möglichkeit die einzelnen Gewichtungsfaktoren aus den vorhandenen Messwerten irgendwie zu berechnen? Ich sollte (muß) letztlich entscheiden, dass u.u. eine Messreihe doch nicht als linear beurteilt werden darf, weil zuviele Punkte von der Linearität (trotz Gewichtung der y-Wete) abweichen , und daher die Messreihe verworfen werden muss. Vielen Dank gs1gs1 Meine Ideen: ich habe leider keine Idee wie ich dies machen könnte |
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| 14.11.2010, 16:20 | Lampe16 | Auf diesen Beitrag antworten » |
Hallo gs1gs1, Du bist hier auf Ermessensgebiet. Wenn Dir Ausreißer nicht gefallen, kannst Du Sie z.B. ganz ausschließen. Wenn Du sie mit z.B. halbem Gewicht doch mitnehmen willst, gibst Du die "guten" Punkte bei der Regression zweimal ein. Aber objektiv ist das alles nicht. Schon die Wahl eines linearen Ansatzes ist eine Ermessensentscheidung. Du kannst Alternativen ausprobieren (Polynom-Ansätze u.s.w). Der Ansatz mit den größeren Abweichungen kann trotzdem der bessere sein, weil die Messung Pfusch war. |
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