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phil7777 |
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Verfasst am: 20.09.2013, 13:42
Titel: Daten Fitting
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Hallo,
ich habe folgendes Probelm:
Ich habe 2 Datensets aus Versuchen, die jeweils aus x- und zugehörigen y-Werten bestehen.
Die Sets wurden so erstellt, dass alle x-y-Paare die zu einem Zustand 1 gehören dem einen Set und alle x-y-Paare des Zustands 2 dem anderen Set zugeordnet wurden.
Jetzt möchte ich Koeffizienten einer Funktion F(x,a1,a2,.....) finden welche beide Datensets bestmöglich separiert, d.h möglichst viele y-Werte des einen Datensets(Zustand 1) sollen unter der Funktion liegen und gleichzeitig sollen möglichst viele y-Werte des Datensets(Zustand2) oberhalb der Funktion liegen.
Die Funktion die ich fitten möchte sieht so aus:
F(x,a1,a2,a3)=a1+a2*x^a3
Hat vielleicht jemand eine Idee wie ich dies am besten implementieren könnte?
Ich freue mich über jede Antwort und bedanke mich schonmal für Eure Hilfe.
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Winkow |

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Verfasst am: 20.09.2013, 13:52
Titel:
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wenn die einen drüber und die andern drunter leigen würde ich einfach beide datensätze zusammen packen und mit lsqcurvefit die funktion fitten. hast du das schon versucht? wenn ja was gefällt dir am ergebniss nicht.
eine aussage wie "möglichst viele" ist nur schwer programmiertechnisch umzusetzen ^^
_________________
richtig Fragen
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phil7777 |
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Verfasst am: 20.09.2013, 14:27
Titel:
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Mit lsqcurvefit habe ich es schon implementiert.
Das Problem dabei ist, dass ich möglichst die Grenze zwischen den Datensets finden will.
Die Datensets beinhalten aber auch Werte, die sehr weit von der Grenze entfernt liegen und eigentlich nur mit aufgenommen wurden um phänomenologische Effekte zu untersuchen.
lsqcurvefit berücksichtigt ja dann alle Werte. Ich hab mir dann noch überlegt eine Sortierfunktion vorzuschalten, welche mir die Werte, die zu weit von der Grenze entfernt liegen, rausnimmt. Leider müsste ich ja dazu schon die Grenzfunktion kennen.
Zum Veranschaulich habe ich mal ein Bild angehängt, welches lsqcurvefit verwendet.
Beschreibung: |
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Beispielbild.jpg |
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379 mal |
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Winkow |

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Verfasst am: 20.09.2013, 14:51
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