Regression / Multiregression

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klaudae

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Verfasst am: 27.12.2016, 16:47 Titel: Regression / Multiregression

Halli hallo,

Ich hoffe jemand von euch kann mir weiterhelfen und mal über meine Lösung drüberschauen. Ich bin mir ein bisschen unsicher ob das alles so richtig ist.

Für die Uni muss ich folgende Aufgabe erledigen:

Laden Sie Messdaten aus Arbeitsblatt 2 der Exceldatei. Speichern Sie die
Zeilen 2 bis 920 der numerischen Daten in die Variable data1. Die Tabelle enthält Ergebnisse einer Messkampagne. Die ersten 5 Spalten kennzeichnen den
stationär gefahrenen Betriebspunkt und sind für die Regression als unabhängige Größen x1 bis x5 zu betrachten. Es werden die Wirkungen auf die Ventilstegtemperatur
(Spalte 27) als abhängige Größe y untersucht.
Schätzen Sie mit Hilfe der Funktion myregress die Parameter des linearen Modells y = beta0 + beta1*x1
und erstellen Sie die folgenden Ausgaben
Konsolenausgabe: Modellgleichung und Bestimmtheitsmaß R2
Grafik 1: Streudiagramm mit Ausgleichsgerade
Grafik 2: oben Modellgüte, unten Residuen

MEINE LöSUNG:

Code:

mode(0); clc; xdel(winsid())
[u,t,n]=file(); [path,fname,ext] = fileparts(n($-2)); cd(path); clear

//Aufgabenteil a)

data = readxls('C:\Users\Claudi\Documents\FH\SMI\Abgabe\Abgabe3\Temp_Data_SMI.xls');

x1=data(2)(:,1).value(2:920);
x2=data(2)(:,2).value(2:920);
x3=data(2)(:,3).value(2:920);
x4=data(2)(:,4).value(2:920);
x5=data(2)(:,5).value(2:920);

y=data(2)(:,27).value(2:920);

//Aufgabenteil b)

function [b,yh,r,R2,SSE]=myregress(y,X)
// Aufrufparameter
// y: Spaltenvektor der abhaengigen Variable
// X: Designmatrix, aus den unabhaengigen Variablen
// Rueckgabewerte
// b: Ermittelter Parametervektor
b=X\y; // Losen des uberbestimmten Gleichungssystems
yh=X*b; // Berechnen der Funktionswerte
r=y-yh; // Berechnen der Residuen
SSE=r'*r; // Berechnung der Sum of Squared Errors
R2=1-SSE/((length(y)-1)*variance(y)); // Bestimmtheitsma
endfunction

//Streudiagramm
f1=figure('figure_name','Regression der effektiven Leistung'); clf;
scf(f1);
plot2d (x1,y,-1);
e=gce();e.children(1).thickness=2;
xgrid

//Regression einer Ausgleichsgeraden
X=[ones(x1),x1];
[b,yh,r,R2,SSE]=myregress(y,X);
plot2d(x1,yh,2);
e=gce();e.children(1).thickness=2;
mprintf('\n')
mprintf('Modelgleichung y=beta0+beta1*x1')
mprintf('\n')
mprintf('R2:%f', R2);
f1=figure('figure_name','Modelgüte Residuen'); clf;
scf(f1);

//Modellguete
subplot(2,1,1)
plot2d(y,yh,-1)
plot2d([min(y);max(y)],[min(y);max(y)])
xgrid
title('Modellgüte')
xlabel('y');
ylabel('yh');

//Residuen
scf(f1);
subplot(2,1,2)
plot2d(yh,r,-1)
xgrid
title('Residuen')
a=gca(); a.x_location='origin';
xlabel('yh');
ylabel('r');

Funktion ohne Link?

Vielen lieben Dank schonmal

Allerliebste Grüße
klaudae

Jan S

Moderator


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Verfasst am: 28.12.2016, 13:35 Titel: Re: Regression / Multiregression

Hallo klaudae,

Da wir das Daten-File nicht haben, können wir den Code nicht laufen lassen. Dann ist es wirklich schwer zu prüfen, ob er das macht, was Du erwartest.
Warum bist Du denn unsicher, ob der Code richtig ist? Das wäre eine sehr wichtige Information.

Gruß, Jan


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