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Konfidenzintervall für eliminierte Variable bestimmen
 

MatLabNooB
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Beiträge: 262
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     Beitrag Verfasst am: 23.05.2011, 15:27     Titel: Konfidenzintervall für eliminierte Variable bestimmen
  Antworten mit Zitat      
hallo leute,

ich habe eine funktion, die aus drei gleichen summanden besteht. Jeder Summand geht mit einer bestimmten Gewichtung (a1,a2,a3) ein. Jetzt habe ich die variable "a3" durch "1-(a1+a2)" ersetzt und dann die population gefittet. Mein Problem jetzt besteht darin das Konfidenzinterval zu "a3" zu berechnen, hat jmd. einen Tipp für mich?

besten dank schonmal im vorraus...
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Jan S
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Beiträge: 11.057
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     Beitrag Verfasst am: 23.05.2011, 17:38     Titel: Re: Konfidenzintervall für eliminierte Variable bestimmen
  Antworten mit Zitat      
Hallo MatLabNooB,

Kannst Du den dazugehörigen Matlab-Code posten? Ich verstehe die Frage bisher nämlich noch nicht.

Gruß, Jan

PS. Nur ganz nebenbei: "im vorraus" ist übrigens der häufigste Rechtschreibfehler in diesem Forum. Ich hatte ihn auch 30 mal in die ersten Fassung meiner Diplomarbeit eingearbeitet (auch als "vorrausberechnet" usw.). Aber zum Glück hatte ich freundliche Kollegen zum Korrekturlesen :-)
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MatLabNooB
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Beiträge: 262
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     Beitrag Verfasst am: 23.05.2011, 19:36     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo Jan,

hier fitte ich die Funktion, die einen mix aus 3 Subpopulationen beschreibt:
Code:
      equation = ['((a1/(4*pi*D1*0.032))*exp(-x.^2/(4*D1*0.032))*2*pi.*x)+'...
       '((a2/(4*pi*D2*0.032))*exp(-x.^2/(4*D2*0.032))*2*pi.*x)+'...
       '(((1-(a1+a2))/(4*pi*D3*0.032))*exp(-x.^2/(4*D3*0.032))*2*pi.*x)'];
           
   s = fitoptions('Method', 'NonlinearLeastSquares',...
        'Lower', [0 0 0 0 0],...
        'Upper', [inf inf inf 1 1],...
        'StartPoint', [1 0.1 0.001 0.3 0.3],...
        'Robust', 'on');
   
        f = fittype(equation,...
        'options', s,...
        'independent', 'x');

   [fitStepLength statsStepLength outputStepLength] =...
                fit(x{step}',y{step}',f);

anschliessend erhalte ich die Variablen:
Code:
fitPar = coeffvalues(fitStepLength);    
fitPar(end+1) = 1-sum(fitPar(4:5));      
fitParErr = [diff(confint(fitStepLength,0.68))/2 0];

wie du siehst, fehlt mir der Fehler der Variablen für a3 = 1-(a1+a2)

gruß
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Thomas84
Forum-Meister

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Beiträge: 546
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     Beitrag Verfasst am: 24.05.2011, 05:42     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

ich habe zwar keine Ahnung was Subpopulationen sind, aber ich würde es einfach mit Hilfe des Fehlerfortpflanzungsgesetz berechnen. Also var(a3) = var(a1) + var(a2) + 2cov(a12).

viele Grüße
Thomas
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