Regressionsanalyse < Statistik (Anwend.) < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
|
| Status: |
(Frage) beantwortet  | | Datum: | 17:29 Fr 27.06.2014 | | Autor: | hulu77 |
| Aufgabe | | Messung der Laufzeit eines Programms bei unteschiedlihc großen Eingangsdaten und die Zusammenhang zwischen Eingangsdaten und Leufzeit mit Regresionsanalyse bestimmen. |
Hallo,
ich muss im Rahmen einer Seminararbeit eine performance Analyse von einem Programm machen.
Das Programm liest ein XML file ein, woraus das Output erstellt wird.
Bei dem Test muss ich unterschiedlich große XML files angeben, und die Laufzeit des Programms aufzeichnen.
Danach muss ich feststellen, ob die größe der Daten mit der Laufzeit zusammenhängt.
Es sind für mich einige Sachen unklar.
Muss ich die Analyse mit lineare oder nichtlineare Regression durchführen?
Habe einige Quellen gefunden. Dort steht, dass der Unterscheid zwischen lin/nicht.lin ist, dass die Funktion zur Annäherung der Daten anders definiert ist; bei lin. als a0 + a1x bei nict.lin als eine nichtlineare Funktion.
http://de.wikipedia.org/wiki/Methode_der_kleinsten_Quadrate#Lineare_Modellfunktion
http://www.uni-trier.de/fileadmin/urt/doku/nonlin/nonlin.pdf
http://gwesp.tx0.org/pdf/scripts/regression.pdf
Mit linearen Regression kann man auch Daten annähern, die z.b eine Parabelform haben.
Abhängig von der Regression (lin/nicht lin) wie oft muss ich das Test durchführen? (10, 15 mal?) und wie groß müssen die Eingabedaten sein? (Hängen überhaupt diese zwei Sachen mit der Art der Regression zusammen?)
Vielen Dank für eure Hilfe,
Michael
Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.
|
|
| |
|
| Status: |
(Antwort) fertig  | | Datum: | 17:38 Fr 27.06.2014 | | Autor: | leduart |
Hallo
als erste sollte man laufzeit und Datenmenge gegeneinander auftragen, um grob festzustellen, ob es sich um einen linearen oder anderen Zusammenhang handelt. oder man prüft eine These, es könnte ja z.B. linear, quadratisch oder exponentiell steigen. Danach erst erfolgt die Regression, die die plausibelsten parameter für die vermutete funktion ergibt.
Gruß leduart
|
|
|
|
