Verfasst am: 10.05.2010, 18:13
Titel: Wie kann das vereinfacht werden?
Hallo zusammen,
ich mache gerade meine ersten Schwimmbewegungen im Matlab-Gewässer. Ich habe ein Regressionsmodell auf Basis der Least-squares-Regression erstellt. Dies ist jetzt leider nicht so ganz flexibel und vermutlich auch unnötig verkompliziert. Vielleicht kann von euch Profis da einer ein Auge drauf werfen und mir den ein oder anderen Hinweis dazu geben, was vereinfacht werden kann.
Code:
clearall
X=[11,16,17,18] %Datenpunkte X-Werte
Y=[22,25,18,30] %Datenpunkte Y-Werte
polyfit(Y,X,2) %Parameterschätzung; Methode der kleinsten Fehlerquadrate; Basisfunktion: Polynom 2. Grades Y=A+BX+CX^2
par=[polyfit(Y,X,2)] %Erzeugen einer Matrix mit den Regressionsparametern
A=[ones(size(X))]' %Matrix zur Berechung des Absolutgliedes des Polynoms
B=[X] ' %Matrix zur Berechnung des Lineargliedes des Polynoms
C=[X.^2]' %Matrix zur Berechnung des quadratischen Gliedes des Polynoms
yco=par(1,1)*A+par(1,2)*B+par(1,3)*B %Ergebnis der Berechnung; Modellwerte
danke für deine Hilfe. Das war eine ziemlich gute Idee. Ich habe schon wieder ein neues Problem. Wenn ich ein Polynom 6.-Grades oder größer wähle, gibt mir MatLab bzw. in meinem Fall Octave eine Fehlermeldung
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