Titel: Nichtlineare Regression : flexibler aber auch anspruchsvoller als die lineare Regression
Autor/-in: Ruckstuhl, Andreas
Angaben zur Konferenz: Tagung des Vereins Deutscher Ingenieure, Neue Entwicklungen in der Messunsicherheitsermittlung, Düsseldorf, 2006
Erscheinungsdatum: 2006
Lizenz (gemäss Verlagsvertrag): Lizenz gemäss Verlagsvertrag
Art der Begutachtung: Keine Angabe
Sprache: Deutsch
Schlagwörter: Nichtliear; Regression; IDP
Fachgebiet (DDC): 500: Naturwissenschaften und Mathematik
Zusammenfassung: Eine nahe liegende Erweiterung der linearen multiplen Regression wird dadurch erreicht, dass die in den unbekannten Parametern lineare Regressionsfunktion durch eine nichtlineare ersetzt wird. Diese Erweiterung schafft grenzenlose Möglichkeiten. Nur schon für sigmoide Kurven gibt es unzählige Funktionsfamilien, die sich z.T. aber kaum unterscheiden. In der Praxis sind deshalb jene Ansätze, die sich aus dem Anwendungsgebiet ableiten lassen, am erfolgreichsten. Will man nichtlineare Funktionen an Daten anpassen, so geht man analog wie in der linearen Regressionsrechnung vor. Allerdings stellen sich einige zusätzliche Herausforderungen, weil die Schätzgleichungen nicht mehr explizit gegeben sind: (1) Die Gleichungen müssen iterativ gelöst werden und es braucht deshalb geeignete Startwerte. (2) Wenn der Algorithmus nicht konvergiert hat, können die Lösungen grob falsch sein. (3) Die Vertrauensintervalle sind immer approximativ und je nach Datensatz können sie sogar unbrauchbar sein, auch wenn der Algorithmus konvergiert hat. Der Vortrag zeigt anhand von praktischen Beispielen die erwähnten Problemkreise auf und gibt Hinweise, wie man damit umgehen kann.
Departement: School of Engineering
Organisationseinheit: Institut für Datenanalyse und Prozessdesign (IDP)
Publikationstyp: Konferenz: Sonstiges
URI: https://digitalcollection.zhaw.ch/handle/11475/7232
Enthalten in den Sammlungen:Publikationen School of Engineering

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