4221
There is no translation available.

Minitab 22 - Rekursion am Beispiel des Newton-Verfahrens für die ML-Schätzer der Weibullverteilung

  • Erstellt am 28.1.2016
  • Überarbeitet am 16.5.2024
  • Software: Minitab 22, 21, 20, 19, 18

apspaketDas entsprechende APS-Paket ist über unseren ADDITIVE Professional Service erhältlich. Um das Paket zu erhalten, kontaktieren Sie unseren Support per E-Mail an This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. oder per Telefon unter +49 6172 5905 20 jeweils unter Angabe der APS-Paketnummer 819.

Erläuterung

Rekursion am Beispiel des Newton-Verfahrens für die ML-Schätzer der Weibullverteilung

Wie kann man in einem Minitab-Makro einen rekursiven Algorithmus implementieren?

Eine Rekursion, die mit einem Startwert x0 beginnt und einer Regel

xn+1 = f(xn)

folgt, könnte man in Minitab-Makros mit Hilfe einer Do- oder einer While-Schleife implementieren. Eine Do-Schleife hat die Form

Do CONST = NMIN:NMAX

BEFEHLE ZUR BERECHNUNG VON f(xn)

EndDo

Eine While-Schleife hat die Form

While ABBRUCHKRITIERUM NICHT ERFÜLLT

BEFEHLE ZUR BERECHNUNG VON f(xn)

EndWhile

Auch wenn man mehrere Startwerte x0,0 , ... , x0,k hat und entsprechend eine Rekursion

xn+1,0 = f0(xn,0 , .... , xn,k)
xn+1,1 = f1(xn,0 , .... , xn,k)
...
xn+1,k = fk(xn,0 , .... , xn,k)

berechnen muss, könnte man sich diese Schleifen zu Hilfe nehmen.

Für unsere Kunden, die einen ADDITIVE-Professional-Support-Vertrag, stellen wir zu Demonstrationszwecken im Downloadbereich zu dieser FAQ ein lokales Makro zur Verfügung, das mit Hilfe des Newton-Verfahren eine Maximum-Likelihood-Schätzung durchführt.

Dieses Makro ist ein Beispiel für die Automatisierungsmöglichkeiten für Minitab. Trotz aller Sorgfalt übernehmen wir keine Gewährleistung für die Richtigkeit der Berechnungen und Ergebnisse.

Question?

This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it., wenn Sie eine Frage zu diesem Artikel haben.

  • Download-ID: 819