Multivar. polynom. Regression < Statistik (Anwend.) < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
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(Frage) überfällig  | | Datum: | 01:17 Sa 08.07.2006 | | Autor: | M_A |
Hallo,
Ich habe folgendes Problem bei meiner Diplomarbeit:
Ich habe eine Datenreihe, die ein charakteristisches Merkmal von Messungen enthält - sagen wir als konkreten Fall: den arithmetischen Mittelwert der Messwerte der Messungen (und 770 andere Merkmale). Die Messungen sind von unterschiedlichen Personen aufgenommen worden, mehrere je Person. Von den Personen habe ich zusätzliche individuelle Daten erfasst:
Alter, Größe, Gewicht, Schuhgröße, Brustumfang.
Ich habe die starke Vermutung, dass diese Daten mit den Merkmalen korrellieren.
Für meine Analysen sollen diese zusätzlichen Daten aber keine Rolle spielen. Also habe ich mir gedacht, ich passe ein Regressionsmodell an mit dem Merkmal als abhängige Variable und den individuellen Daten als unabhängige Variablen. Dann würde ich einfach die vom Modell geschätzen
Werte von Merkmalswerte von den tatsächlichen abziehen, und die Daten wären entkorrelliert.
Ein lineares Modell reicht aber leider nicht aus.
Mein Ansatz war, ein Polynom 4. Grades über alle 5 Größen anzupassen. Dann wollte ich in meinem jugendlichen Leichtsinn die Koeffizienten einfach auf die gleiche Weise berechnen, wie ich es beim linearen Modell tun würde.
Mal abgesehen davon, dass das Polynom dann aus 625 Termen besteht und ich nur hoffen kann, das mein Rechner und Matlab mit der Datenmenge einverstanden sind, meinte mein Prof. dass ich irgendeinen Denkfehler hätte, und dass dieser Ansatz falsch sei.
Er konnte mir aber auch nicht auf Anhieb sagen, wie man richtig vorzugehen hat. Aber er ist zuversichtlich dass ich bis Mitte nächster Woche einen Ansatz habe.
Was stimmt an meinem Ansatz nicht, und wie geht man richtig vor?
MfG
M.A.
PS:
Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.
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(Mitteilung) Reaktion unnötig  | | Datum: | 17:56 Sa 22.07.2006 | | Autor: | M_A |
Hallo,
ich bin immernoch an der Antwort zu meiner Frage interessiert. Für den Fall dass ich keine Lösung finde kann ich aber mit der Linearen Regression arbeiten, darum ist es nicht mehr so zeitkritisch.
Falls ich meine Frage zu unklar formuliert habe oder ich sonst wie etwas drehen kann um die Chance konkret zu erhöhen, dass mir jemanden helfen mag und kann  - lasst es mich wissen.
Danke im Voraus.
[mm] M_A
[/mm]
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