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Universität/Hochschule J Lineare Regression als homogenes Modell
Spedex
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  Themenstart: 2021-06-16

\(\begingroup\)\(\newcommand{\on}{\operatorname} \newcommand{\ds}{\displaystyle} \newcommand{\(}{\left(} \newcommand{\)}{\right)} \newcommand{\bpm}{\begin{pmatrix}} \newcommand{\epm}{\end{pmatrix}} \) Hallo, angenommen ich habe Daten welche sich als x-Werte und y-Werte interpretieren lassen, zum Beispiel in der Form: \sourceon Mathematica data = {{23646, 309.5}, {26318, 391.5}, {18997, 280.1}, {21190, 303.4}, {15567, 236.1}, {15002, 215.4}, {8604, 119.7}, {14764, 202.3}, {5424, 71.8}, {7241, 96.7}}; \sourceoff Dann kann ich eine normale lineare Regression durchführen, in der Form: \sourceon Mathematica In[6]:= model = LinearModelFit[data, x, x]; In[7]:= model["BestFit"] Out[7]= -5.35995 + 0.0145458 x \sourceoff Hier sieht man, dass \(beta_0=-5.35995\) und \(beta_1=0.0145458\). Nun möchte ich gerne das ganze so umsetzten, dass \(beta_0 = 0 \) und \(\beta_1\) bestmöglichst gewählt wird. Die Regressionslinie soll also unbedingt den Nullpunkt schneiden. Kann ich dieses \(\beta_1\) ebenfalls mit Wolfram Mathematica bestimmen? Liebe Grüße Spedex \(\endgroup\)


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Spock
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  Beitrag No.1, eingetragen 2021-06-16

Hallo Spedex! Es ist richtig, ohne weiteren Zusatz macht LinearModelFit eine lineare Regression mit Offset. Wenn Du den Offset nicht haben willst, geht das so \sourceon Mathematica LinearModelFit[data,x,x,IncludeConstantBasis -> False]; \sourceoff Grüße Juergen


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Spedex
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  Beitrag No.2, vom Themenstarter, eingetragen 2021-06-16

Herzlichsten Dank dafür. Liebe Grüße Spedex


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