![]() |
AW: Regression / Abstand zu Punkten
Das Integral soll nicht null werden, sondern so klein wie möglich, oder? Ansonsten: Weiter so!
|
AW: Regression / Abstand zu Punkten
Zitat:
Die Fläche des Integral ist ja vorzeichenbehaftet. Wenn ich das hier richtig interpretiere: Zitat:
Ansonsten dürfte die Differenz gegen minus unendlich gehen - das ist aber keine zufriedenstellenden Lösung. Oben habe ich jedoch noch einen klitzekleinen Denkfehler gemacht: Nicht die beiden Integrale sollen gleich werden, sondern das Integral der Differenz soll 0 werden! für y=m*(x-d) + e und y=a*x^2+b*x+c ergibt sich somit: integrate(a*x^2 + (b-m) * x + c + m*d - e) (x, 0, 2) = 0 das ergibt: a*(8/3 - 2*d^2) - 2*(d-1)*(b-m) = 0 für d <> 1. Alles natürlich ohne Gewähr :stupid: |
AW: Regression / Abstand zu Punkten
Aber die Fläche soll doch minimiert werden und sich nicht bezüglich 'oberhalb' und 'unterhalb' der Geraden aufheben, oder ist das das gleiche? :oops: Ach so...
|
AW: Regression / Abstand zu Punkten
Wenn die Flächen nur durch die Gerade und die Parabel begrenzt sind, sollten die gelben Flächen unendlich groß sein.
Damit macht die Frage nicht viel Sinn ... oder habe ich da irgendwas übersehen :gruebel: Ich vermute mal, dass der gezeigte Ausschnitt (auf dem Bild) auch eine Begrenzung darstellt. Dann stellt sich die Frage, ob es vielleicht viele solche Geraden gibt und ob da eine Bestimmte gesucht ist. jfheins legt zusätzlich noch einen Punkt fest ... vielleicht hast du ja eine andere Beschränkung? Es fehlen also Details. |
AW: Regression / Abstand zu Punkten
Wir haben Stützwerte und ich würde annehmen, das es darum geht, die Fläche im Interval x1..xn zu minimieren. Das macht zumindest meine Frickeliteration.
|
AW: Regression / Abstand zu Punkten
vielen dank für die Antworten. Die analytischen Ansätze muss ich mir mal durchsehen. Als Zwischenbericht von meiner Seite: nach einigen Stunden mit realen Daten bin ich mittlerweile der Überzeugung, dass eine lineare Regression durch die Daten im betreffenden Parabelabschnitt ausreichen müsste. Die Daten streuen so sehr, dass die theoretische Forderung nach den gleich großen Integralen in der Praxis kaum Gewicht hat. Da muss ich mich mehr um die Frage kümmern, welche von den Messadaten ich überhaupt nehme ...
Zitat:
Zu ein paar anderen Fragen: die Bedingung, dass die gelben und blauen Flächen gleich sind, würde ich auch so auslegen, dass die Differenz der Integrale nicht Null ist, sondern nur möglichst klein. |
AW: Regression / Abstand zu Punkten
unter
![]() gibt Algorithmen zu diesem Problem ( Kapitel 8 ) |
AW: Regression / Abstand zu Punkten
Zitat:
Zitat:
Zitat:
Die Forderung "Differenz möglichst klein" führt zunächst einmal zu einer Differenz gegen unendlich. Die Forderung "Betrag der Differenz möglichst klein" führt dann direkt zu dieser Gleichung: minimiere abs(a*(8/3 - 2*d^2) - 2*(d-1)*(b-m)) Der Inhalt des Betrags für (beispielsweise d=0) ist dann (a*(8/3) + 2*b - 2*m)) und nimmt damit für m in ℝ ebenfalls Werte aus ganz ℝ an. Aus dem Zwischenwertsatz folgt damit unmittelbar, dass es einen Wert m gibt, der den Betrag zu 0 werden lässt. Die Forderung "Betrag minimal" ist also eine Formulierung, die durch "Betrag gleich 0" präzisiert werden kann ohne die Lösungsmenge einzuschränken. Anschaulich gesprochen: Für eine Gerade mit einer Steigung gegen unendlich wird die Fläche (Parabel-gerade) sehr negativ. Für eine Steigung gegen minus unendlich wird sie sehr positiv. Dazwischen muss eine Steigung existieren, für die diese Differenz 0 wird. Das ganze gilt allerdings nur falls der Stützpunkt nicht in der Mitte des Intervalls ligt. Denn dann hängt die Fläche der Gerade nicht mehr von der Steigung ab. Das führt auch zu einem neuen, interessanten Kriterium: Das Integral über das Quadrat der Differenz soll minimal werden. (Da alle Untersummen positiv sind, kann es nicht 0 werden.) In diesem Fall kann man Integration und Differenz aber nicht mehr vertauschen. |
Alle Zeitangaben in WEZ +1. Es ist jetzt 06:45 Uhr. |
Powered by vBulletin® Copyright ©2000 - 2025, Jelsoft Enterprises Ltd.
LinkBacks Enabled by vBSEO © 2011, Crawlability, Inc.
Delphi-PRAXiS (c) 2002 - 2023 by Daniel R. Wolf, 2024-2025 by Thomas Breitkreuz