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| Aufgabe | ich habe an einen Datensatz verschiedene Modelle angepasst:
Linear y=x1+x2+x3
quadratisch [mm] y=x1^2+ [/mm] x1+x2+x3
Wurzelfunktion: sqrt(y) = [mm] x1^2+ [/mm] x1+x2+x3
Logarithmusfunktion: log(y) = [mm] x1^2+ [/mm] x1+x2+x3
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und die Residuen sehen immer "gleich" aus: Sie liegen vorne unter der Nulllinie und danach streuen sie entweder recht gut bei einigen Modellen oder ziehen sich langsam gerade "hoch".
Der Plot "geschätzte gegen echte y" bildet eine S-Kurve
Welches Modell könnte hier besser geeignet sein?
Dankeschön!
Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.
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| Status: |
(Mitteilung) Reaktion unnötig  | | Datum: | 16:02 Mi 19.11.2008 | | Autor: | nomialwert |
ich bin noch an Antowrt interessiert 
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| Status: |
(Antwort) fertig  | | Datum: | 16:55 Mi 19.11.2008 | | Autor: | M.Rex |
Hallo
Ich würde mal versuchen, mit der Methode des kleinsten quadratischen Abstands vorzugehen.
Berechne doch mal diesen Abstand der Wertepaare zur Regressionskurve, und dann sollte sich über diese Werte eine "Klassifizierung" ergeben.
Marius
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