Nichtlineare Regressionsmodelle in Excel (PDF)
Fachbuch aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Mathematik - Statistik, , Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit beschäftigt sich mit nichtlinearen Regressionsmodellen. Nichtlineare Regressionsmodelle sind wichtige Werkzeuge, da viele chemische, biologische und...
sofort als Download lieferbar
eBook (pdf)
Fr. 37.00
inkl. MwSt.
- Kreditkarte, Paypal, Rechnung
- Kostenloser tolino webreader
Produktdetails
Produktinformationen zu „Nichtlineare Regressionsmodelle in Excel (PDF)“
Fachbuch aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Mathematik - Statistik, , Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit beschäftigt sich mit nichtlinearen Regressionsmodellen. Nichtlineare Regressionsmodelle sind wichtige Werkzeuge, da viele chemische, biologische und physikalische Prozesse besser durch nichtlineare als lineare Modelle dargestellt werden. Das Anpassen nichtlinearer Modelle ist kein einstufiges Verfahren, sondern ein aufwendiger Prozess, der bei jedem einzelnen Schritt einer sorgfältigen Prüfung bedarf.
Abhängig vom Ziel und der Anwendung werden beim Anpassen nichtlinearer Modelle unterschiedliche Prioritäten festgelegt. Dazu gehören akzeptable Parameterschätzungen und eine gute Modellanpassung unter Einhaltung der Voraussetzungen statistischer Modelle.
Es werden 61 Modelle vorgegeben, ausserdem können auf drei Arten Konfidenzintervalle berechnet werden. Die Parameter werden mittels OLS-Regressionen, gewichteten Regressionen (z.B. Tukeys Biweight) und Bootstrap Regressionen geschätzt. Abgerundet werden die Analysen durch umfangreiche Tests der Residuen (Normalverteilungstest, Breusch-Pagan Test bezüglich Heteroskedastizität u.v.m.).
Abhängig vom Ziel und der Anwendung werden beim Anpassen nichtlinearer Modelle unterschiedliche Prioritäten festgelegt. Dazu gehören akzeptable Parameterschätzungen und eine gute Modellanpassung unter Einhaltung der Voraussetzungen statistischer Modelle.
Es werden 61 Modelle vorgegeben, ausserdem können auf drei Arten Konfidenzintervalle berechnet werden. Die Parameter werden mittels OLS-Regressionen, gewichteten Regressionen (z.B. Tukeys Biweight) und Bootstrap Regressionen geschätzt. Abgerundet werden die Analysen durch umfangreiche Tests der Residuen (Normalverteilungstest, Breusch-Pagan Test bezüglich Heteroskedastizität u.v.m.).
Bibliographische Angaben
- Autor: Eckehardt Spenhoff
- 2020, 1. Auflage, 150 Seiten, Deutsch
- Verlag: GRIN Verlag
- ISBN-10: 3346276562
- ISBN-13: 9783346276568
- Erscheinungsdatum: 20.10.2020
Abhängig von Bildschirmgrösse und eingestellter Schriftgrösse kann die Seitenzahl auf Ihrem Lesegerät variieren.
eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Grösse: 3.60 MB
- Ohne Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Kommentar zu "Nichtlineare Regressionsmodelle in Excel"
0 Gebrauchte Artikel zu „Nichtlineare Regressionsmodelle in Excel“
| Zustand | Preis | Porto | Zahlung | Verkäufer | Rating |
|---|
Schreiben Sie einen Kommentar zu "Nichtlineare Regressionsmodelle in Excel".
Kommentar verfassen