matheraum.de
Raum für Mathematik
Offene Informations- und Nachhilfegemeinschaft

Für Schüler, Studenten, Lehrer, Mathematik-Interessierte.
Hallo Gast!einloggen | registrieren ]
Startseite · Forum · Wissen · Kurse · Mitglieder · Team · Impressum
Forenbaum
^ Forenbaum
Status Hochschulmathe
  Status Uni-Analysis
    Status Reelle Analysis
    Status UKomplx
    Status Uni-Kompl. Analysis
    Status Differentialgl.
    Status Maß/Integrat-Theorie
    Status Funktionalanalysis
    Status Transformationen
    Status UAnaSon
  Status Uni-Lin. Algebra
    Status Abbildungen
    Status ULinAGS
    Status Matrizen
    Status Determinanten
    Status Eigenwerte
    Status Skalarprodukte
    Status Moduln/Vektorraum
    Status Sonstiges
  Status Algebra+Zahlentheo.
    Status Algebra
    Status Zahlentheorie
  Status Diskrete Mathematik
    Status Diskrete Optimierung
    Status Graphentheorie
    Status Operations Research
    Status Relationen
  Status Fachdidaktik
  Status Finanz+Versicherung
    Status Uni-Finanzmathematik
    Status Uni-Versicherungsmat
  Status Logik+Mengenlehre
    Status Logik
    Status Mengenlehre
  Status Numerik
    Status Lin. Gleich.-systeme
    Status Nichtlineare Gleich.
    Status Interpol.+Approx.
    Status Integr.+Differenz.
    Status Eigenwertprobleme
    Status DGL
  Status Uni-Stochastik
    Status Kombinatorik
    Status math. Statistik
    Status Statistik (Anwend.)
    Status stoch. Analysis
    Status stoch. Prozesse
    Status Wahrscheinlichkeitstheorie
  Status Topologie+Geometrie
  Status Uni-Sonstiges

Gezeigt werden alle Foren bis zur Tiefe 2

Navigation
 Startseite...
 Neuerdings beta neu
 Forum...
 vorwissen...
 vorkurse...
 Werkzeuge...
 Nachhilfevermittlung beta...
 Online-Spiele beta
 Suchen
 Verein...
 Impressum
Das Projekt
Server und Internetanbindung werden durch Spenden finanziert.
Organisiert wird das Projekt von unserem Koordinatorenteam.
Hunderte Mitglieder helfen ehrenamtlich in unseren moderierten Foren.
Anbieter der Seite ist der gemeinnützige Verein "Vorhilfe.de e.V.".
Partnerseiten
Weitere Fächer:

Open Source FunktionenplotterFunkyPlot: Kostenloser und quelloffener Funktionenplotter für Linux und andere Betriebssysteme
StartseiteMatheForenInterpolation und ApproximationErmittlung degressiver Funk.
Foren für weitere Schulfächer findest Du auf www.vorhilfe.de z.B. Geschichte • Erdkunde • Sozialwissenschaften • Politik/Wirtschaft
Forum "Interpolation und Approximation" - Ermittlung degressiver Funk.
Ermittlung degressiver Funk. < Interpol.+Approx. < Numerik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
Ansicht: [ geschachtelt ] | ^ Forum "Interpolation und Approximation"  | ^^ Alle Foren  | ^ Forenbaum  | Materialien

Ermittlung degressiver Funk.: aus x Punkten
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 09:11 Fr 12.04.2013
Autor: TheAnalyst

Hallo liebe Community,

"Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt."

ich versuche derzeit im Rahmen meines Wirtschaftsstudiums eine Funktion zu ermitteln von der ich folgendes weiß:

- mehrere Punkte
- degressiv

gibt es eine Möglichkeit diese Funktion vergleichsweise einfach zu bestimmen, auch Näherungslösungen etc. wären für mich hilfreich.

Ich habe leider bisher erst eine lineare Funktion aus 2 Punkten bestimmt, was ja noch recht gut ging, für dieses Problem fehlt mir aber sowohl Vorwissen als auch geeignete Literatur.

Ich hoffe hierfür gibt es eine Lösungsmöglichkeit.

Viele Grüße
TheAnalyst

        
Bezug
Ermittlung degressiver Funk.: Links
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 09:32 Fr 12.04.2013
Autor: Al-Chwarizmi


> ich versuche derzeit im Rahmen meines Wirtschaftsstudiums
> eine Funktion zu ermitteln von der ich folgendes weiß:
>  
> - mehrere Punkte
>  - degressiv
>  
> gibt es eine Möglichkeit diese Funktion vergleichsweise
> einfach zu bestimmen, auch Näherungslösungen etc. wären
> für mich hilfreich.
>  
> Ich habe leider bisher erst eine lineare Funktion aus 2
> Punkten bestimmt, was ja noch recht gut ging, für dieses
> Problem fehlt mir aber sowohl Vorwissen als auch geeignete
> Literatur.


Hallo  TheAnalyst,

was genau meinst du mit "degressiv" ?

ich vermute mal, eine monoton fallende Funktion
(wenn x zunimmt, so nimmt y=f(x) ab)

Wenn du bei mehreren Punkten in der x-y-Ebene eine
Gerade suchst, welche ungefähr (und möglichst möglichst gut)
dazu passt, so wäre "lineare Regression" das Stichwort.

    http://de.wikipedia.org/wiki/Lineare_Regression

Sieht man aber an den Datenpunkten, dass eigentlich
eine gekrümmte Linie viel besser passen könnte als
eine gerade, so kann man zu nicht-linearen Regressions-
Modellen greifen.

Weiteres mögliches Stichwort:

[]"Methode der kleinsten Quadrate"

LG ,   Al-Chw.  


Bezug
                
Bezug
Ermittlung degressiver Funk.: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 09:42 Fr 12.04.2013
Autor: TheAnalyst

Hallo,

vielen Dank für die schnelle Antwort!
Die Methode der kleinsten Quadrate sieht auf den ersten Blick vielversprechend aus, vielen Dank!

Also zu Spezifizierung:

Ich meine im Grunde eine Funktion die so "aussieht":
[mm] http://blog.flaco.at/wp-content/uploads/2008/11/kostenrechnung001_3.jpg [/mm]

Es ist eine Lernkurve im Forschungsbereich, wobei ich einenn bestimmten Forschungswert erreichen möchte.

Ich weiß nicht ob es hilft aber 3 Punkte wären z.B:
P1(1,5|45)
P2(3|72,5)
P3(4|86)

Ist das mit der Methode der kleinsten Quadrate machbar und wenn ja gibt es da nen gutes Programm/solver für? (Idealerweise Freeware ^^ )

Nochmals Danke!
TheAnalyst

Bezug
                        
Bezug
Ermittlung degressiver Funk.: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 10:18 Fr 12.04.2013
Autor: chrisno

Ohne Funktionsterm geht gar nichts.
Dieser Funktionsterm sollte aus irgendeiner Theorie, Idee, Erfahrung her kommen.
Da nur drei Datenpunkte vorliegen, monotones Ansteigen, Differenzierbarkeit, abnehmende Steigung angesetzt werden (meine Vermutung) bleibt die Funktionsauswahl, wenn man bei den gängigen Typen bleiben will, überschaubar. Damit das irgendeinen Sinn macht, darf die Funktion nur einen Parameter haben. Ein zweiter Parameter könnte eingefügt werden, wenn es weitere Bedingungen für die Kurve gibt. Ein Beispiel wäre eine Obergrenze für das Erlernbare.
Wenn noch bei beliebig langem Lernen der Kenntnisstand nicht wieder abnehmen soll, dann bieten sich Wurzel- und Logarithmusfuntion an.
Ich nehme die Wurelfunktion: $f(x) = [mm] \wurzel{ax}$ [/mm]
mit a = 1722 bekommst Du eine schöne Kurve, angepasst mit Gnuplot.

Zum Abschluss muss ich noch sagen, dass ich das Ganze ohne Theoriefunktion für Schwachsinn halte. Mach nun damit, was immer es sein soll. Falls Du eine vernünftige Funktion vorzuschlagen hast, kannst Du sie auch schreiben, dann kann ich sie Dir mit den kleinsten Quadraten anpassen.

Falls Du Gnuplot verwenden willst:

Lernkurve.gnu
set xrange[0:5]
f(x) = sqrt(a*x)
a = 1
fit f(x) 'Lernkurve.dat' via a
plot 'Lernkurve.dat', f(x)

Lernkurve.dat
1.5 45
3 72.5
4 86



Bezug
                                
Bezug
Ermittlung degressiver Funk.: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 10:42 Fr 12.04.2013
Autor: TheAnalyst

Hallo,

mir war vorher bereits bewusst, dass es wahrscheinlich schwierig wird eine haar genaue Funktion aufstellen zu können.

Wir sind derzeit in einem Planspiel bei dem wir Produkte erforschen und verkaufen können. Die Forschungskurve hat dabei  bisher die angegebenen Werte geliefert. Wir stehen nun aber vor dem Dilemma das wir keien Zeit mehr für langwirige Forschung haben und daher einen großen Schritt machen müssen.
Eine Forschungsinvestition in so großem Ausmaß haben wir allerdings noch nicht gemacht, die Richtigkeit jeder Schätzung wäre daher purer Zufall.

Aus diesem Grund ist für uns derzeit eine Anpeilung über Daumen schon viel Wert.

Genau aus diesem Grund danke ich auch vielmals für die Antworten und Hilfen, sie haben uns sehr geholfen.

Viele Grüße
TheAnalyst

Bezug
                                        
Bezug
Ermittlung degressiver Funk.: Osterhase
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 11:43 Fr 12.04.2013
Autor: Al-Chwarizmi


> Hallo,
>  
> mir war vorher bereits bewusst, dass es wahrscheinlich
> schwierig wird eine haargenaue Funktion aufstellen zu
> können.

Bei so wenigen Datenpunkten wäre es rechnerisch
überhaupt kein Problem, eine "haargenau" passende
Funktionsgleichung aufzustellen. Es fragt sich aber,
ob dies überhaupt Sinn macht, wenn es sich bei den
zugrundeliegenden Daten ohnehin nur um sehr grob
(wenn überhaupt) bestimmbare Werte handelt.


> Wir sind derzeit in einem Planspiel bei dem wir Produkte
> erforschen und verkaufen können. Die Forschungskurve hat
> dabei  bisher die angegebenen Werte geliefert. Wir stehen
> nun aber vor dem Dilemma das wir keine Zeit mehr für
> langwierige Forschung haben und daher einen großen
> Schritt machen müssen.

     Also irgendeinen "großen Forschungsschritt" sehe ich
     da nicht - aber es kommt ja immer drauf an, womit
     man vergleichen will ...   ;-)

> Eine Forschungsinvestition in so großem Ausmaß haben wir
> allerdings noch nicht gemacht, die Richtigkeit jeder
> Schätzung wäre daher purer Zufall.

  ... insbesondere, weil wohl "Richtigkeit" auch gar nicht
      sinnvoll definiert und damit auch überprüft werden könnte ...
  

Bei deinen Daten würde ich noch den Punkt (0,0) dazu
nehmen - das würde jedenfalls Sinn machen, wenn
die "Lernkurve" bei Null anfangen soll.

Ev. kommt dann "Power Regression" , also eine Näherungs-
funktion der Form    [mm] y=a*x^b [/mm]  in Frage .

Mein TR liefert mir dazu ungefähr:

       $\ y\ [mm] \approx\ 34.5*x^{2/3}$ [/mm]

Chrisno hat aber die wesentlichen Argumente schon
vorgebracht, welche klar machen, dass solche
"mathematischen Beschreibungen" in manchen
Bereichen oft nicht mehr als ziemlich lächerliches
Brimborium sind ...

Ich verweise da gerne nochmals auf einen Artikel,
den ich vor einigen Tagen zu einer ähnlichen
Anfrage verfasst habe:

Stichwort "Osterhase"

LG ,   Al-Chwarizmi



Bezug
                                        
Bezug
Ermittlung degressiver Funk.: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 21:07 Fr 12.04.2013
Autor: chrisno

[Dateianhang nicht öffentlich]
$f(x) = [mm] \sqrt{1722*x}$ [/mm]
$g(x) = 52,3*ln(x+1)$
$h(x) = 34,8 * [mm] x^{0,657}$ [/mm]
Den Start bei 0,0 habe ich immer schon durch die Wahl der Funktion eingebaut. Das zeigt, wie willkürlich das Ganze ist. Bei h(x) sind die beiden Parameter zu -0.96 antikorreliert, also ziemlich willkürlich veränderbar, solange man den anderen passend mitändert.
Nimm also h(x), denn damit wird in der Zukunft der größte Lernzuwachs prognostiziert. Falls eine bessere Prognose gewünscht wird, lässt sich das garantiert auch machen, nur habe ich keine Lust dazu.

Dateianhänge:
Anhang Nr. 1 (Typ: png) [nicht öffentlich]
Bezug
Ansicht: [ geschachtelt ] | ^ Forum "Interpolation und Approximation"  | ^^ Alle Foren  | ^ Forenbaum  | Materialien


^ Seitenanfang ^
www.unimatheforum.de
[ Startseite | Forum | Wissen | Kurse | Mitglieder | Team | Impressum ]