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Hi,
Ich möchte mir ein paar Tipps von euch holen. Hoffe Ihr könnt mir weiterhelfen.
Im Rahmen eines Projektes habe ich eine Reihe von empirischen Daten bekommen.
Diese Daten beschreiben die Haltbarkeit eines Motors in Stunden (d.h. Motor A hält z.B. 6000 Stunden. Nach dieser Zeit muss dieser überholt werden).
In dieser Datenreihe, sind unterschiedliche Motoren, mit zugehöriger Stundenzahl (Stundenzahlen sind alle unterschiedlich) aufgelistet sind.
Außerdem ist in dieser Liste auch immer das Datum aufgeführt, wann der Wert für den Motor X notiert wurde (z.B. Motor 1, 01.12.2000, 6522 Stunden).
Ich muss nun einen Algorithmus entwickeln, über den quasi später einfach durch Eingabe des Motortyps (Motor A, Motor B etc.) die Zeit bis zur Überholung (des Motors) berechnet wird.
Soviel zur Erklärung !
Da es sich um empirische Daten handelt, habe ich mir überlegt mit Verfahren der Statistik zu arbeiten (Ich lasse mich gerne eines bessern belehren).
Folgendes habe ich mir überlegt: Man könnte die einzelnen Motordaten, jeweils nach Typ sortiert, über Jahre auftragen (man hat von Motor A z.B. 50 Daten. Diese Daten wurde alle zu verschieden Zeiten aufgenommen). Man würde dann wohl eine Reihe von Punkten im Diagramm erhalten, durch die ich dann mittels einer vernünftigen Approxiamtionsmethode
eine Funktion bzw. Kurve legen möchte. Ein mögliches Verfahren wäre z.B. Methode der kleinsten Quadrate. Somit hätte man anschließen eine ordentliche Näherungsfunktion.
Was meint Ihr dazu oder welcher Weg fällt euch spontan dazu ein ?
Wie könnte man, seine jeweils gewählte Vorgehensweise, anschließend verifizieren.
Welche Untersuchungen müsste man bei Anwendung der Methode der kleinsten Quadrate zusätzlich machen damit man zum Schluss auch ein Aussagekräftiges Resultat hat ? (Eine Art Signifikanztest?)
Danke für eure Antworten.
Gruss,
Heinz
Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt
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(Mitteilung) Reaktion unnötig  | | Datum: | 13:20 Do 30.11.2006 | | Autor: | matux |
$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
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