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Methode der kleinsten Fehlerquadrate.. rt und von a-z exemplarisch durchgerechnet... erforderliche Vorkenntnisse: Grundlagen der Differentialrechnung (Ableitungen, Extremwertbestimmung) Die Methode der kleinsten Fehlerquadrate dient in der Mathematik u. A. dazu, aus einer Reihe von Messwerten ein Gesetz zu erschlieen oder voraussagen ber weitere Messwerte zu treffen. Mit einem Beispiel lsst sich die Idee am besten veranschaulichen: Nehmen wir an, die folgenden 4 Messwerte wurden bei einem Experiment aufgenommen: x y z. B. Zeit in Sekunden z. zurckgelegte Wegstrecke 1 1. 41 2 1. 60 3 2. 05 4 2. 22 oder noch einmal anders formuliert, haben wir 4 Punkte im xy-Koordinatensystem: $$\begin{eqnarray} P_1 = \left(\begin{array}{c} P_1x \\ P_1y \end{array}\right) = \left(\begin{array}{c} 1 \\ 1. 41 \end{array}\right) \\ P_2 = \left(\begin{array}{c} P_2x \\ P_2y \end{array}\right) = \left(\begin{array}{c} 2 \\ 1. 60 \end{array}\right) \\ P_3 = \left(\begin{array}{c} P_3x \\ P_3y \end{array}\right) = \left(\begin{array}{c} 3 \\ 2.
der Schuhgröße etwas abgeändert (da diese zu schön sind, d. h. perfekt auf einer Linie liegen – und damit existieren keine Differenzen). Das Streudiagramm für die 3 Messdaten inkl. der Regressionsgeraden (mit der auf den abgeänderten Daten basierenden Funktion: y i = α + β × x i = 34 + 0, 05 × x i): Anton hat eine Schuhgröße von 42, die lineare Regressionsfunktion berechnet für ihn einen "theoretischen" Wert von 34 + 0, 05 × 170 = 42, 5 (bei 170 cm Körpergröße geht die Gerade durch den y-Wert (Schuhgröße) 42, 5). Die "vertikalen Differenzen" zwischen den tatsächlichen Werten und den Werten auf der Regressionsgeraden sind die sog. Residuen, hier für Anton 42 - 42, 5 = -0, 5 (für Bernd und Claus sind die Residuen entsprechend 44 - 43 = 1, 0 sowie 43 - 43, 5 = - 0, 5). Laut der Methode der kleinsten Quadrate ist die am beste passende Ausgleichsgerade diejenige, die die Summe der quadrierten Abstände für alle Datenpunkte minimiert. Das ist die oben eingezeichnete Linie, die analog dem Beispiel zur linearen Regression berechnet wurde.
Grundbegriffe Kleinste-Quadrate-Methode (KQ-Methode) oder Methode der kleinsten Quadrate Bei der Kleinste-Quadrate-Methode (KQ-Methode) oder Methode der kleinsten Quadrate zur Konstruktion von Schätzfunktionen wird davon ausgegangen, dass die Erwartungswerte der Stichprobenvariablen über eine bekannte Funktion von dem unbekannten Parameter der Grundgesamtheit abhängen: Im einfachsten Fall ist. Sind die Stichprobenwerte einer Zufallsstichprobe aus einer Grundgesamtheit mit dem unbekannten Parameter, so wird eine Schätzung so gewählt, dass die Summe der quadrierten Abweichungen zwischen den Stichprobenwerten und möglichst klein wird. Das bedeutet, dass so zu bestimmen ist, dass für alle möglichen Parameterwerte gilt: bzw. dass minimiert wird. Nach Differentiation nach und Nullsetzen der ersten Ableitung lässt sich der Kleinste-Quadrate- Schätzwert als Punktschätzung für bestimmen. Ersetzt man in dem Ergebnis die Stichprobenwerte durch die Stichprobenvariablen, resultiert der Kleinste-Quadrate-Schätzer.
Durch Einsetzen der drei Messwerte erhalten wir: \begin{aligned} \yellow 3 a + b & = \green 3 \cr \yellow 6 a + b & = \green 3 \cr \yellow 9 a + b & = \green 6 \end{aligned} Das schreiben wir als Matrizengleichung: A\mathbf{x} = \mathbf{b} mit A = \begin{pmatrix}3 & 1 \cr 6 & 1 \cr 9 & 1 \end{pmatrix} \quad \textbf x = \begin{pmatrix}a \cr b \end{pmatrix} \textbf b = \begin{pmatrix}3 \cr 3 \cr 6\end{pmatrix} Dieses Gleichungssystem ist überbestimmt und nicht lösbar. Die Lösung In der Vorlesung Lineare Algebra für Informatiker wird der folgende Satz gezeigt: Satz Das Normalsystem A^\mathrm{T}A\mathbf{x} = A^\mathrm{T}\mathbf{b} eines linearen Gleichungssystems A\mathbf{x} = \mathbf{b} ist konsistent. Seine Lösungen sind die Näherungslösungen von A\mathbf{x} = \mathbf{b} mit \mathrm{proj}_W(\mathbf{b}) = A\mathbf{x} wobei W der Spaltenraum von A ist. Wir wenden den Satz auf unser Beispiel an. Für A^\mathrm{T} schreibt man in mathGUIde anspose() Damit erhalten wir die Gerade f(x) = 0. 5x + 1 Wir plotten diese Funktion und zeigen dazu die Messpunkte an: Mehr Komfort: Die Funktion fit Um uns den Matrixansatz zu ersparen, bietet mathGUIde die Funktion fit an, die aus den Messwerten und dem Funktionstyp direkt die Koeffizienten für die gesuchte Funktion berechnet.
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