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Statistics T.:Regression entlang 3 Achsen X,Y,Z von 3D-Daten

 

dolphy
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Beiträge: 2
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     Beitrag Verfasst am: 18.03.2009, 15:10     Titel: Statistics T.:Regression entlang 3 Achsen X,Y,Z von 3D-Daten
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Hallo,

ich habe ein 3D-Datenset f(x1,x2,x3)=y (n=130 Werte) welches eine Punktwolke im Raum mit hohen 'Y'-Werten im Zentrum der Wolke darstellt, welche in die Peripherie hin in exponentieller Weise abnehmen (siehe angehängtes Bild). Gesucht ist eine Regressionsgleichung, welche diesen Zusammenhang in Abhängigkeit von x1, x2, x3 beschreibt. Wenn man jeweils nur über einer Achse (x1 oder x2 oder x3) mittels dem "fit"-Befehl eine Regressions macht, erklärt das "gauss1"-Modell jeweils
ca. 20 % der Varianz von Y und sieht auch von der Verteilung der Einzelwerte grafisch nach Gauss' Verteilung aus. Daher suche ich praktisch eine Gauss'-Regression über 3 Achsen, welche die Interaktion der 3 Achsen untereinander einbeizieht.
Vielen Dank für jeden Hinweis weil ich da feststecke..
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viele Grüsse!


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Swissmade

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     Beitrag Verfasst am: 07.04.2009, 13:24     Titel: Selbe Problem
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Hallo,

habe das selbe Problem .... Besitze viele Messwerte die eine Fläche im Raum beschreiben. Wie kann man z bestimmen wenn man x und y kennt. Wie kann man diese Regression in Excel berechnen lassen.

Mal gespannt was da kommt .........
 
MerHaba
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Beiträge: 2
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     Beitrag Verfasst am: 24.06.2009, 19:34     Titel: 3D Daten --> wie am besten regressieren?
  Antworten mit Zitat      
Hallo miteinander,

Ich stehe zur Zeit vor einem ähnlichen Problem, 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.
... Rolling Eyes 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" Embarassed 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 heut auch schon im Mathematikdepartment (bin gerade in der Türkei - Erasmussemester) 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 Rolling Eyes )

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 Laughing retten kann wäre ich SEHR SEHR DANKBAR Exclamation

Vielen Dank im vorraus für jeden Hilfeansatz

Liebe Grüsse und "iyi günler"(gute Tage) aus der Türkei
Martin

P.S.: habe leider nur unter 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. Rolling Eyes

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hier die in txt datei wiedergegebenen Werte

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 Beschreibung:
der von mir "nachgebildete" Graph aus Literatur ;-)

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decomp - values.JPG
 Beschreibung:
für SPSS und Excel natürlich konvertiert siehe "decomp werte.txt"

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