Signifikante Parameter identifizieren

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Signifikante Parameter identifizieren

Beitragvon eges » Mi 26. Jun 2019, 18:37

Hallo allerseits,

ich bin was Statistik angeht leider ein blindes Huhn auf der Suche nach einem Korn...

Folgende Ausgangslage: ich habe eine große Anzahl von Messungen (12 Parameter werden jeweils pro Messung erfasst, 11 Eingangswerte, 1 Ausgangswert), und nun würde ich gerne die signifikanten Parameter identifizieren, also weche der 11 Eingangs-Parameter den größten Einfluss auf den Ausgangswert haben. Welches Verfahren ist hierfür geeignet?

Herzlichen Dank und viele Grüße,
Heiko
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Re: Signifikante Parameter identifizieren

Beitragvon eges » Do 27. Jun 2019, 05:44

... ich sollte vielleicht noch hinzufügen, dass die 12 Parameter pro Messung unnormierte physikalische Messgrößen darstellen?! Und dass meine R-Kenntnisse leider ziemlich eingerostet sind :-( ?!
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Re: Signifikante Parameter identifizieren

Beitragvon ruedi_br » Fr 28. Jun 2019, 15:36

In erster Näherung sollte es mit einer multiplen linearen Regression zu lösen sein:
Code: Alles auswählen
Regression <- lm(MK12 ~ MK1+MK2+...+MK11)

Gruß Ruedi
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Re: Signifikante Parameter identifizieren

Beitragvon jogo » Sa 29. Jun 2019, 17:13

Hallo Heiko,

fast äquivalent zu dem, was Ruedi vorgeschlagen hat, kannst Du auch aov() einsetzen.

Gruß, Jörg
üblicherweise bin ich öfter in jenem Forum: http://forum.r-statistik.de
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Re: Signifikante Parameter identifizieren

Beitragvon eges » Fr 19. Jul 2019, 11:07

Hallo allerseits,

vielen Dank für die Antworten!!

Hatte das Thema aus den Augen verloren und offenbar die Benachrichtigungs-Email nicht im Posteingang erhalten (oder übersehen).

Tut mir sehr leid. Herzlichen Dank nochmals, ich werde die genannten Verfahren ausprobieren und schauen, was diese mir über die Daten sagen.
Ich melde mich hoffentlich zeitnäher mit Erkenntnissen.

viele Grüße,
Heiko
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