Aufgabe: lineare Regression

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hubiat
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Aufgabe: lineare Regression

Beitragvon hubiat » Montag 17. Juli 2006, 13:46

hallo,

ich hab gerade folgende Aufgabe auf einer Seite gefunden!

Aufgabe Python:

Aufgrund von n-karthesischen Koordinatenpaaren, eine lineare Regression machen, mit Listsquares - Methode!

Was ist das genau!?
Wie löst man soetwas?!

Also beispieldaten hab ich zum Beispiel Schuhgrößen! :)
Körpergröße (in cm) und Schuhgröße:

168 39
170 39
161 38
168 38
162 37
172 41
164 38
167 38
170 40
158 37

Hier soll man dann Prognosen für Schuhgrößen ausgeben!

Oder folgendes hab ich auch noch gefunden:

PKW-Bestand in Österreich (in Tausend Fahrzeuge)
1975: 1721
1980: 2247
1985: 2531
1990: 2991

Gesucht ist eine Prognose für die Jahre 1995, 2000, 2005 und 2001.


Wie löst man soetwas?!
Gibts dafür eine Funktion?!
CM
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Beitragvon CM » Montag 17. Juli 2006, 14:02

Hoi,

glaube, Du hast das falsche Forum erwischt - hier geht es nicht um die Beantwortung von Hausaufgaben (siehe http://www.python-forum.de/topic-1689.html). Aber einen kleinen Tipp gebe ich: Das heißt nicht Listsquares-Methode, sondern least square method. Oder auf Deutsch: Methode der kleinesten Fehlerquadrate. Einfach mal googlen, es gibt gute Erklärungen zu Hauf. Und außerdem auch genügend Seiten, auf denen der Algorithmus für eine lineare Regression beschrieben ist.

Und solltest Du tatsächlich Funktionen für derartige Probleme suchen, die bereits in Python implementiert sind, so empfehle ich scipy.

Viel Erfolg,
Christian
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Rebecca
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Beitragvon Rebecca » Montag 17. Juli 2006, 14:05

Frag erstmal Google oder Wikipedia:
http://de.wikipedia.org/wiki/Regressionsanalyse

Uebrigens heisst es Least Squares-Methode.
hubiat
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Beitragvon hubiat » Montag 17. Juli 2006, 14:24

danke für die schnellen antworten! :)
das ist keine hausaufgabe, sondern ich hab das irgendwo gelesen und mich hat das interessiert! darum dachte ich mir, dass ich hier mal nachfrage, wie man sowas löst! :)

tschuldigung....dass ich mich da vertan hab! *fg*

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