Minitab 22 - Beispiel für eine stückweise Regression
- Erstellt am 6.6.2018
- Überarbeitet am 10.4.2024
- Software: Minitab 22, 21, 20, 19, 18
In diesem Beispiel zeigen wir ein Beispiel für eine stückweise Regression auf zwei verschiedenen Intervallen.
↓ | C1 | C2 |
x | y | |
1 | 1 | 0,42620475403394747 |
2 | 1 | -0,01515472162335077 |
3 | 1 | 0,41265845607806578 |
4 | 1 | 0,12537041157007758 |
5 | 1 | 0,11100290939463248 |
6 | 1 | 0,26413370661574481 |
7 | 1 | -0,74081701344303197 |
8 | 1 | -1,38535789571209490 |
9 | 1 | -0,00395002057379260 |
10 | 1 | 1,63751302058367990 |
11 | 2 | 3,34265600711087260 |
12 | 2 | -0,00952342500131875 |
13 | 2 | 1,50150213334024300 |
14 | 2 | 2,34927912578673310 |
15 | 2 | 2,43436743942352280 |
16 | 2 | 1,02644543428312400 |
17 | 2 | 2,51273856281566750 |
18 | 2 | 2,60233067807299710 |
19 | 2 | 0,85103863613106823 |
20 | 2 | 2,94350047762518810 |
21 | 3 | 6,00412670621721660 |
22 | 3 | 5,35736499289219110 |
23 | 3 | 3,81699972641321810 |
24 | 3 | 6,36565717611459370 |
25 | 3 | 5,54816840922314030 |
26 | 3 | 7,71740852774209070 |
27 | 3 | 7,71155224911434800 |
28 | 3 | 6,93258542705701860 |
29 | 3 | 5,89438715870226380 |
30 | 3 | 6,29787897205976320 |
31 | 4 | 11,74825717978280400 |
32 | 4 | 11,03140798235927300 |
33 | 4 | 13,08201559982456000 |
34 | 4 | 13,19244931407598100 |
35 | 4 | 12,55944015036232400 |
36 | 4 | 12,01229231997890800 |
37 | 4 | 11,99427137424747000 |
38 | 4 | 11,83993704875957300 |
39 | 4 | 11,54541079597726100 |
40 | 4 | 13,09899175819151500 |
41 | 5 | 19,23952591477400600 |
42 | 5 | 19,54548330350446200 |
43 | 5 | 18,47343462225741100 |
44 | 5 | 21,45582748264180100 |
45 | 5 | 20,61612927666164900 |
46 | 5 | 20,54683542331031300 |
47 | 5 | 19,39556059207658100 |
48 | 5 | 18,36135807775946200 |
49 | 5 | 18,75591076009471400 |
50 | 5 | 21,24961142081160400 |
51 | 6 | 3,43527452797019350 |
52 | 6 | 5,67660195317558450 |
53 | 6 | 4,54175389188676700 |
54 | 6 | 3,24534195142399890 |
55 | 6 | 5,91245365385224280 |
56 | 6 | 2,82492965944049960 |
57 | 6 | 4,35193041207642390 |
58 | 6 | 4,87634814183994790 |
59 | 6 | 5,02799143952945470 |
60 | 6 | 2,91122680434667910 |
61 | 7 | 3,17403974898428130 |
62 | 7 | 3,94650480932658350 |
63 | 7 | 2,62984613833009820 |
64 | 7 | 4,23107733152426850 |
65 | 7 | 3,76131916479595670 |
66 | 7 | 3,02276245171454510 |
67 | 7 | 4,86866854319095670 |
68 | 7 | 3,54544131880658140 |
69 | 7 | 2,49735635492597300 |
70 | 7 | 2,70904608332453730 |
71 | 8 | 1,20896034399591560 |
72 | 8 | 2,77785735450581580 |
73 | 8 | 1,83326863093898850 |
74 | 8 | 3,56176184935416980 |
75 | 8 | 1,24943236782380040 |
76 | 8 | 3,03412875538256800 |
77 | 8 | 1,33753233167663410 |
78 | 8 | 0,97537295743152086 |
79 | 8 | 1,43002634569296920 |
80 | 8 | 2,05493291893073860 |
81 | 9 | 0,44431185737368395 |
82 | 9 | 1,84029046881435220 |
83 | 9 | 1,48003415993487760 |
84 | 9 | 3,86520916883473120 |
85 | 9 | 0,77265865511493459 |
86 | 9 | 2,34926970597230420 |
87 | 9 | 1,83982270612668590 |
88 | 9 | 3,07092689766069070 |
89 | 9 | 1,34522973124257210 |
90 | 9 | 2,26103502594294880 |
91 | 10 | 0,16603686749374091 |
92 | 10 | 0,52110979858386841 |
93 | 10 | -0,79071610768682987 |
94 | 10 | 1,92983021730639950 |
95 | 10 | 0,03925939670656575 |
96 | 10 | 0,87002449884333899 |
97 | 10 | 0,55205923677448254 |
98 | 10 | 0,68452433608685581 |
99 | 10 | 0,11561651363892622 |
100 | 10 | -0,20655586957719763 |
Erläuterung
Wenn Sie diesen Datensatz mit einem Streudiagramm plotten (Grafik: Streudiagramm), sehen Sie, dass bei ungefähr 5,5 eine Grenze ist, in dem sich der funktionale Verlauf des Datensatzes ändert. Diese Grenze haben wir hier als Referenzlinie hinzugefügt:
Mit der Rechnerfunktion
If(Test;Wert_wenn_wahr;[Wert_wenn_falsch])
macht das Programm einen Test, ob der Datensatz unterhalb der Grenze liegt:
'x' <= gr1
wobei gr1 = 5,5 ist.
Ein Ansatz über das Werkzeug Statistik: Regression: Nichtlineare Regression wäre das Verwenden dieser Rechnerfunktion, um dem Programm zu sagen: Passe mir unterhalb dieser Grenze die Funktion
a0 + a1*'x' + a2*'x'^2
und oberhalb dieser Grenze die Funktion
b0 + b1*'x'
an.
In diesem Bildschirmvideo führen wir diesen Ansatz an einem Beispieldatensatz mit dem festen Wert gr1 = 5,5 und den Parameterstartwerten a0 = a1 = a2 = b0 = b1 = 1 durch.
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