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Gleichungsidentifikation für 2 Vektoren und 1 Ergebnisvekto |
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| Tambo |
Forum-Newbie
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Beiträge: 2
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Verfasst am: 22.04.2017, 10:08
Titel: Gleichungsidentifikation für 2 Vektoren und 1 Ergebnisvekto
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Servus zusammen,
bin leider unerfahren, was die Optimizationtoolbox anbelangt bzw. insgesamt bzgl. Gleichungs- oder Parameteridentifikation.
Hab folgende Herausforderung:
Ich habe einen Ergebnisvektor E = [8.83; 8.17; 8.5; 7.83; 8.67; 8.71], der die Bewertung von sechs Produkten enthält. Nun kenne ich pro Produkt jeweils zwei objektive Eigenschaften P und d. Diese quantifizieren sich durch P = [1.67; 2; 3; 2; 2.5; 2.67] und d = [4; 5; 3; 6; 2; 1].
Ich bin nun auf der Suche nach einer Gleichung, die in irgendeiner Kombination P und d erhält und E ergibt. Das könnte theoretisch
I. E = P*x + d*y, oder
II. E = P²*x + d*y, oder
III. E = [(P+d) / 2]³
IV. usw.
sein. Wie kann ich hier denn auotmatisiert die Kombinatorik durchgehen bzw. habt ihr hierfür eine Idee bzw. ein Beispiel, wie ich das implementieren kann?
Im Grunde entspricht das Problem wohl einer multiplen (nicht)linearen Regressionsanalyse. Ich wäre schpn zufrieden, wenn eine Gleichung die Beziehung annähernd gut beschreibt (Abbruchbedingung bspw. R² = 0.85), sodass auch keine endlosen Optimierungen entstehen.
Habt ihr einen Tipp für mich, mit welcher Toolbox / Funktion / Lösung ich zum Ziel komme?
Vielen Dank Euch schon einmal im Voraus! 
Viele Grüße
Tambo
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| Harald |
Forum-Meister
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Verfasst am: 22.04.2017, 10:56
Titel:
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Hallo,
normalerweise sollte man eine gute Vorstellung haben, welche Art von Modell sinnvoll ist. Wenn es mehrere Kandidaten gibt, bietet sich eine for-Schleife über
fitlm
an.
Grüße,
Harald
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| Tambo |
Themenstarter
Forum-Newbie
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Verfasst am: 22.04.2017, 11:48
Titel:
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Hi Harald,
das klingt gut - linear, quadratisch und kubisch kann ich damit einmal einfach untersuchen. Auch ein paar weitere Kombinationen, die mir in den Sinn kommen - vielen Dank! Werde ich gleich probieren..
Wenn diese Kenntnis oder Annahe nun aber nicht vorliegt, artet dies in sehr großen Kombinationsmöglichkeiten aus, das ist mir bewusst. Dennoch muss es da doch ein Vorgehen geben, angefangen mit bewährten gängigen Modellen (die ich bspw. genannt habe) bis hin zu sehr komplexen. Ich bspw. würde die Ordnung auf 3 beschränken wollen und eher multiple lineare Lösungen für wahrscheinlich halten. Die Möglichkeiten sind trotz den Einschränkungen dennoch ohne Systematik und händisch schwer zu überprüfen. Wenn hier jemand weitere Ideen hat, vielen Dank im Voraus Und Dir ebenfals, Harald!
Viele Grüße
Tambo
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| Harald |
Forum-Meister
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Verfasst am: 22.04.2017, 14:07
Titel:
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Hallo,
wenn es darum geht, welche (in den Parametern) lineare Terme relevant sind, kann auch
stepwiselm
helfen.
Grüße,
Harald
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