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3D Daten --> wie am besten regressieren? |
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| MerHaba |
Forum-Newbie
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Anmeldedatum: 24.06.09
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Verfasst am: 24.06.2009, 18:46
Titel: 3D Daten --> wie am besten regressieren?
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Hallo miteinander,
Tut mir Leid habe vorhin gesehen, dass ich meine Antwort zur ToolboxThematik betreffend geschrieben habe...hoffe dass ich hier richtig bin. 
Ich stehe zur Zeit vor einem Formelfindungsproblem zu gegebenen 3D Graphen (Regression?), vielleicht hat jemand eine Idee wie ich weiters vorgehen könnte.
Für ein dynamisches Modell würde ich gerne EINE Gleichung finden die mir meinen "Daumen*pi" 3D Graphen (siehe Anhang) beschreibt und ich somit die relativen Abbauraten für gegebene Temperatur und Feuchtigkeitswerte berechnen kann.
Mit meine für Regression geschriebenen Excelfile (vergleicht lineare Regression ersten Grades (y=a+b1x1+b2x2)mit lineare Regression für zweiten Grades --> welches signifikanter) und mit meinen SPSS + linearer Regressionsversuchen bin zu keinem gänzlich brauchbaren Ergebnis gekommen...ja, es ist für mich ein bisschen ein Neuland und verstehe wenn es für den/die eine/n nervig ist, doch ich würde mich sehr freuen wenn mir jemand weiterhelfen kann.
... hab nämlich den Graphen in unterschiedliche Temperatur und Feuchtigkeitsbereich unterteilt und für jeden Bereich seperat eine lineare Regression gemacht...ich weiss, alles andere als "schön" aber ich brauche unbedingt eine zumindest halbwegs brauchbare Gleichung. (obwohl interessiert steht mir für den Präsentationstermin nicht die nötige Zeit zu Verfügung um einen schönen Überblick zu bekommen)
Hab heute auch schon im Mathematikdepartment (bin gerade in der Türkei - Auslandssemester) und habe gefragt...--> Matlab sollte die Antwort lauten:
hat mir ein paar Zeilen aufgeschrieben, wo ich hiermit auch fragen möchte ob die bzgl. meiner Fragestellung die Antwort geben könnten (bin nur ein Semester hier und meine Türkischkenntnisse nicht fachspezifisch )
AA=interp2(X,Y,A,Xi,Yi)
[X,Y]=meshgrid[X,Y]
[Xi,Yi]=meshgrid[Xi,Yi]
So viel ich verstanden habe würden diese Funktionen mir weitere interpolierte Werte auswerfen, die ich für eine Regression benutzen soll.
Für Verbesserungsvorschläge und (vielleicht) eine kleine Hilfestellung zum Umsetzen der angedachten Weise (Links und Verweise) in Matlab wären super.
...ja, ich wenn mich jemand vor der unschönen obenbeschrieben Notlösung retten kann wäre ich SEHR SEHR DANKBAR
Vielen Dank im vorraus für jeden Hilfeansatz
Liebe Grüsse und "iyi günler"(gute Tage) aus der Türkei
Martin
P.S.: habe leider nur während der Woche - und für meine Präsentation am Montag - nur mehr morgen und übermorgen die Chance zu einem PC mit Matlab da am Wochenende die Computerräume geschlossen sind. In diesem Sinne für baldige Antworten, herzlichen Dank.
| Beschreibung: |
| mein nachgebildeter Graph von einem in Literatur gefundenen |
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Download |
| Dateiname: |
decomp.JPG |
| Dateigröße: |
61.67 KB |
| Heruntergeladen: |
801 mal |
| Beschreibung: |
| hier die für Excel und SPSS benutzten Werte |
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Download |
| Dateiname: |
decomp werte.txt |
| Dateigröße: |
948 Bytes |
| Heruntergeladen: |
775 mal |
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