AW: Vertrauensintervall

[Klamser@XXXXXXX.de (Uta und Peter Klamser)]

Hallo,

der Algorithmus ist nicht verschlossen, sondern ganz offen.

In Mathematica sind die meisten Packages offen, d.h. man kann sie mit einem
Texteditor ansehen und analysieren.

Diese findet man im MMA Unterverzeichnis, z.B. unter:

J:\Programme\Wolfram
Research\Mathematica\4.2\AddOns\StandardPackages\Statistics

Vor allem unter

J:\Programme\Wolfram Research\Mathematica\4.2\AddOns\StandardPackages

findet man alle übrigen StandardPackages.

Wenn man besondere Packages installiert hat, muss man unter Umständen unter

J:\Programme\Wolfram Research\Mathematica\4.2\AddOns\Applications

nachschauen. Dort findet man dann auch weiterführende Dokumentationen, wie
z.B.:

J:\Programme\Wolfram
Research\Mathematica\4.2\AddOns\Applications\ImageProcessing\Documentation\E
nglish

Diese führen einem in diesem Fall zu den Hilfeseiten, die aber auch nicht
anderes sind als etwas modifizierte Notebooks.

In diesem Fall findet man z.B. einen Literaturhinweis:

(*:Sources:
F. Mosteller & J. W. Tukey, Data Analysis and Regression, 1977,
Addison-Wesley.
P. F. Velleman & R. E. Welsch, Efficient Computing of Regression
Diagnostics,
        The American Statistician, 1981, Vol. 35, No. 4.
D. A. Belsey, E. Kuh, & R. E. Welsch, Regression Diagnostics, 1980, Wiley.
Weisberg, S., Applied Linear Regression, 1985, Wiley.
*)

und einige Erklärungen wie

Regress::usage =
"Regress[data, funs, vars] finds a least-squares fit to a list of data as
a linear combination of the functions funs of variables vars. The data
can have the form {{x1, y1, ..., f1}, {x2, y2, ..., f2}, ...}, where the
number of coordinates x, y, ... is equal to the number of variables in
the list vars.  The data can also be of the form {f1, f2, ...}, with a
single coordinate assumed to take values 1, 2, .... The argument funs can
be any list of functions that depend only on the objects vars.  The result
is a list of rules identifying summary statistics about the fit, or other
statistics as specified by the option RegressionReport."

Options[Regress] = {RegressionReport -> SummaryReport,
 IncludeConstant -> True, BasisNames -> Automatic, Weights -> Automatic}
~~Join~
   Options[SingularValues] ~Join~ Options[StudentTCI]

Mehr darf ich aber nicht posten, da natürlich ein Copyright auf der Package
liegt, d.h. das Notebook darf nicht ohne weiteres vervielfältigt werden,
aber ein User kann den Rest auf seiner Maschine selber nachlesen...

2. Der Befehl

??Regress hilft auch weiter.

3. In der Hilfe führ die Suche nach "Regress" zu der Hilfeseite:
Statistics`LinearRegression`

Auch nicht schlecht...

Freundlicher Gruß,

Peter Klamser



-----Ursprüngliche Nachricht-----
Von: owner-dmug@XXXXXXX.ch [mailto:owner-dmug@XXXXXXX.ch]Im
Auftrag von Irene Slavik
Gesendet: Mittwoch, 8. Januar 2003 07:57
An: dmug@XXXXXXX.ch
Betreff: Vertrauensintervall


Hallo,

ich bin selber noch kein Anwender von Mathematica, habe mir aber von
einem Anwender bezüglich einer statistischen Auswertung von
Messergebnissen helfen lassen.
Die von Mathematica errechnete Regressionskurve (y= ax^0.25+bx+c) konnte
ich mit Excel nachvollziehen. Zusätzlich kann mit Mathematica auch das
95 %ige Vertrauensintervall bestimmt und graphisch dargestellt werden.
Der Algorithmus, der dahinter steckt ist mir bisher leider verschlossen
geblieben, da es sich in meinem Fall nicht um eine lineare Regression
handelt.
Wer kann mir diesbezüglich weiterhelfen?

Folgende Eingabe wurde getätigt:

In[]:=regress = Regress[data, {1, x,x^0.25}, x,
        RegressionReport ->
        {FitResiduals, SingelPredictionCITable,
        ParameterConfidenceRegion}];
        errors = FitResiduals /. regress;
        {observed, predicted, se, ci} =
        Transpose[(SinglePredictionCITable /. regress)[[1]]];
        ListPlot[Transpose[{predicted, errors}]]

MfG Irene Slavik