Nichtlineare Regression mit dem logistischen Modell

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Tommy123456

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Verfasst am: 12.10.2013, 10:44 Titel: Nichtlineare Regression mit dem logistischen Modell

Hallo,

ich muss eine nichtlineare Regression mit dem logistischen Modell durchführen. Habe damit aber so meine Probleme. Meine Idee ist es mit nlinfit zu arbeiten. Ich hoffe da liege ich richtig.

Hier mein bisheriger Lösungsweg:

Zuerst habe ich eine lineare Regression durchgeführt um die Startwerte für die Nichtlineare Regression zu schätzen:

Code:

daten = load('Mobilfunkteilnehmer.csv');

plot(daten(:,1),daten(:,3),'--x')

p = polyfit(daten(:,1),daten(:,3),1);
pp = polyval(p,daten(:,1));

hold on

plot(daten(:,1),pp,'--x')

Funktion ohne Link?

Dann habe ich mit der Nichtlinearen Regression angefangen:

Code:

Regression = @(x,t) x(1)./(1+exp(x(2)-x(3).*t));

daten = load('Mobilfunkteilnehmer.csv');
t = daten(:,1);
Y = daten(:,3);

beta0 = [110000;p(2);p(1)];
[beta,R,J] = nlinfit(daten(:,1),daten(:,3),Regression,beta0);

Funktion ohne Link?

Bis hier bin ich gekommen. Weiter fehlt mir bisher jede Idee.
Ich hoffe mir kann jemand helfen.

Gruß

Harald

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Verfasst am: 12.10.2013, 16:33 Titel:

Hallo,

das sieht ja soweit gut aus.
Bitte nun noch beschreiben, wo die Probleme sind. Die Parameter bekommst du doch schon zurück?

Eine Beispieldatei kann helfen, um die Probleme nachvollziehen zu können. Ggf. als .txt oder .zip anhängen, falls .csv nicht möglich ist.

Grüße,
Harald

Tommy123456

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Verfasst am: 14.10.2013, 13:48 Titel:

Also folgende Fehlermeldung wird ausgebeben:
Warning: Rank deficient, rank = 1, tol = 5.009751e-15.
> In nlinfit>LMfit at 549
In nlinfit at 275
In Loesung1 at 11
Warning: Rank deficient, rank = 1, tol = 4.987381e-15.
> In nlinfit>LMfit at 549
In nlinfit at 275
In Loesung1 at 11
Warning: Rank deficient, rank = 1, tol = 4.985138e-15.
> In nlinfit>LMfit at 549
In nlinfit at 275
In Loesung1 at 11
Warning: Rank deficient, rank = 1, tol = 4.984914e-15.
> In nlinfit>LMfit at 549
In nlinfit at 275
In Loesung1 at 11
Warning: Some columns of the Jacobian are effectively zero at the solution, indicating that the
model is insensitive to some of its parameters. That may be because those parameters are not
present in the model, or otherwise do not affect the predicted values. It may also be due to
numerical underflow in the model function, which can sometimes be avoided by choosing better initial
parameter values, or by rescaling or recentering. Parameter estimates may be unreliable.
> In nlinfit at 348
In Loesung1 at 11
Warning: Matrix is singular to working precision.
> In nlparci at 104
In Loesung1 at 13

Ich kann damit nichts anfangen.
Was soll ich jetzt machen.

Gruß

Harald

Forum-Meister


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Verfasst am: 14.10.2013, 20:41 Titel:

Hallo,

sieht nach einer Singularität aus. Was man machen kann:
- andere Startwerte versuchen. Ich sehe nicht, wieso die Parameter des linearen Modells geeignete Startwerte für das nichtlineare sein sollen.
- eine Beispieldatei anhängen, damit man das hier nachvollziehen und nach Abhilfe suchen kann.

Grüße,
Harald


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