Berech. Bestimmtheitsmaß o. R2 < stoch. Analysis < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
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(Frage) beantwortet  | | Datum: | 15:26 Di 26.05.2015 | | Autor: | efuzzy |
{ Linear Regression Slope }
// ((Para1*(Sum(Cum(1)*C,Para1)))-(Sum(Cum(1),Para1)*(Sum(C,Para1))))/((Para1*Sum(Pwr(Cum(1),2),Para1))-Pwr(Sum(Cum(1),Para1),2))
Dies ist die Berechnungsweise für Linear Regression Slope in einem Formelpaket für die Technische Analyse von Börsenkursen.
Para1 entspricht der Variablen n der üblichen Statistik-Formeln,
Cum(1) ist ein Konstrukt der Funktion Cum( vielleicht entspricht es auch Cusum), also der kumulativen Summenbildung; es liefert den aktuellen Index der Kursreihe bzw. deren Größe.
Pwr (Variable, i) ist die Potenzierungsfunktion.
Gesucht wird in dieser Vorgehensweise der Ausdruck für die Berechnung des Bestimmtheitsfaktor, wie er in der Anlage definiert ist.
Problem ist, dass nicht klar, wie obige Formel in Verbindung gebracht werden kann mit der üblichen Berechnungsweise für Linear Regression Slope.
Was entspricht in dem angegebenen Ausdruck der Variablen y?
Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.
[img] 1 [/img ]
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(Mitteilung) Reaktion unnötig  | | Datum: | 02:25 Fr 05.06.2015 | | Autor: | Eisfisch |
deine img fehlt, evtl. aus copyright-gründen.
zeichne selbst, scanne ein oder fotografiere, lade hoch.
was verstehts du unter "der üblichen Berechnungsweise für Linear Regression Slope" ?? oder meinst du doch das Bestimmtheitsmaß B = [mm] r^{2} [/mm] ?
LG Eisfisch
> { Linear Regression Slope }
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> ((Para1*(Sum(Cum(1)*C,Para1)))-(Sum(Cum(1),Para1)*(Sum(C,Para1))))/((Para1*Sum(Pwr(Cum(1),2),Para1))-Pwr(Sum(Cum(1),Para1),2))
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> Dies ist die Berechnungsweise für Linear Regression Slope
> in einem Formelpaket für die Technische Analyse von
> Börsenkursen.
> Para1 entspricht der Variablen n der üblichen
> Statistik-Formeln,
> Cum(1) ist ein Konstrukt der Funktion Cum( vielleicht
> entspricht es auch Cusum), also der kumulativen
> Summenbildung; es liefert den aktuellen Index der Kursreihe
> bzw. deren Größe.
> Pwr (Variable, i) ist die Potenzierungsfunktion.
> Gesucht wird in dieser Vorgehensweise der Ausdruck für
> die Berechnung des Bestimmtheitsfaktor, wie er in der
> Anlage definiert ist.
> Problem ist, dass nicht klar, wie obige Formel in
> Verbindung gebracht werden kann mit der üblichen
> Berechnungsweise für Linear Regression Slope.
> Was entspricht in dem angegebenen Ausdruck der Variablen
> y?
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> Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen
> Internetseiten gestellt.
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(Mitteilung) Reaktion unnötig | | Datum: | 15:24 So 14.06.2015 | | Autor: | efuzzy |
Hallo eisfisch,
vielen Dank für die Reaktion, hatte schon aufgegeben.
Die Formeln stammen aus dem Artikel: von
"Lineare Regressionsgeraden in der Technischen Analyse" auf der Homepage von Vtad; der Link ist:
http://www.vtad.de/sites/files/forschung/vtad_Award_2011_Joachim_Lenz_Veroeffentlichung.pdf
Ich bin nicht vertraut mit den Veröffentlichungsspielregeln bezüglich Rechte und der Technik und verzichtete bislang mich da einzugraben.
Ich verweise auf die Formel für R hoch 2 auf der Titelseite des Lenz-Artikels. Dies ist für mich momentan die übliche Berechnungsweise für das, was "landläufig" Bestimmungsmaß genannt wird.
Leider ist da offensichtlich kein Konsens vorhanden.
In der Formelsammlung von Investox, wo ich J.Lenz unter dem Pseudonym lenzelott kennengelernt habe, ist vermutlich die zitierte Formel als Bestimmungsmaß (=R hoch 2) realisiert.
Im Gegensatz hierzu verwendet Metastock, und daran offensichtlich orientiert sich die Formelsprache in TaiPan, eine andere Formel,die ich und andere Taipan-Nutzer nicht interpretieren können.
Taipan benutzt für die Berechnung der linearen Steigung cum.
Mein Ziel ist die Berechnung der von Lenz genannten Formel mittels des Formelinstrumentariums von Taipan.
Das ist eine langatmige Erklärung, ich weiß, aber der Sachverhalt sollte klar werden.
Danke für die Geduld beim Lesen
efuzzy
> deine img fehlt, evtl. aus copyright-gründen.
> zeichne selbst, scanne ein oder fotografiere, lade hoch.
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> was verstehts du unter "der üblichen Berechnungsweise
> für Linear Regression Slope" ?? oder meinst du doch das
> Bestimmtheitsmaß B = [mm]r^{2}[/mm] ?
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> LG Eisfisch
> > { Linear Regression Slope }
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> ((Para1*(Sum(Cum(1)*C,Para1)))-(Sum(Cum(1),Para1)*(Sum(C,Para1))))/((Para1*Sum(Pwr(Cum(1),2),Para1))-Pwr(Sum(Cum(1),Para1),2))
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> > Dies ist die Berechnungsweise für Linear Regression Slope
> > in einem Formelpaket für die Technische Analyse von
> > Börsenkursen.
> > Para1 entspricht der Variablen n der üblichen
> > Statistik-Formeln,
> > Cum(1) ist ein Konstrukt der Funktion Cum( vielleicht
> > entspricht es auch Cusum), also der kumulativen
> > Summenbildung; es liefert den aktuellen Index der Kursreihe
> > bzw. deren Größe.
> > Pwr (Variable, i) ist die Potenzierungsfunktion.
> > Gesucht wird in dieser Vorgehensweise der Ausdruck für
> > die Berechnung des Bestimmtheitsfaktor, wie er in der
> > Anlage definiert ist.
> > Problem ist, dass nicht klar, wie obige Formel in
> > Verbindung gebracht werden kann mit der üblichen
> > Berechnungsweise für Linear Regression Slope.
> > Was entspricht in dem angegebenen Ausdruck der
> Variablen
> > y?
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> > Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen
> > Internetseiten gestellt.
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Danke für deine zweiten Infos.
b(x,y) = m = usw. = lineare Steigung =
((Para1*(Sum(Cum(1)*C,Para1)))-(Sum(Cum(1),Para1)*(Sum(C,Para1))))/((Para1*Sum(Pwr(Cum(1),2),Para1))-Pwr(Sum(Cum(1),Para1),2))
ist eine deinen Erläuterungen und den Formeln folgende, korrekte Berechnung der Steigung einer linearen Regressionsgeraden.
Was entspricht in dem angegebenen Ausdruck der Variablen y ?
C entspricht y
Para1 entspricht n (hast du uns informiert)
Cum entspricht x ; Cum(1) ist evtl. der 1.Wert aus dem Array Cum
Sum(Cum(1),Para1) = Summe von i=1 bis i=Para1 für cum(1)
[mm] \summe_{i=1}^{Para1}( [/mm] cum(1) )
Die Formelumsetzung für die lineare Steigung (od. Gefälle)
((Para1*(Sum(Cum(1)*C,Para1)))-(Sum(Cum(1),Para1)*(Sum(C,Para1))))/((Para1*Sum(Pwr(Cum(1),2),Para1))-Pwr(Sum(Cum(1),Para1),2))
ist analog-identisch zu (2.83) in: Witte, B, Schmidt, H: Vermessungskunde und Grundlagen der Statistik für das Bauwesen. Wittwer, 736 S., Stuttgart, 2.Aufl. 1991
Für das Bestimmtheitsmaß B od. [mm] r^{2} [/mm] brauchst du:
- das arithmetische Mittel [mm] \overline{C} [/mm] aller Werte [mm] C_{i},i=1,n [/mm]
- [mm] C^{X}_{i} [/mm] den jeweiligen Schätzwert aus der lin.Regressonsgeraden
B = [mm] r^{2} [/mm] = [mm] \bruch{ \summe_{i=1}^{n}(C^{X} - \overline{C} )^{2.5} } {\summe_{i=1}^{n}(C- \overline{C} }
[/mm]
(X steht hier für Stern *- der war zu mager in der Formel)
LG
Eisfisch
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(Mitteilung) Reaktion unnötig | | Datum: | 13:11 Sa 20.06.2015 | | Autor: | efuzzy |
Hallo Eisfisch,
vielen Dank für die Erläuterungen.
Schaffte es noch nicht diese erfolgreich umzusetzen.
Werde mich wieder melden.
efuzzy
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