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[patrickB]

Hallo zusammen

Ich finde irgendwie nicht den richtigen Ansatz für mein Szenario.

Ich erstelle mir mittels von mir selbst gewählten Parametern zehn unterschiedliche Datenreihen, welche jeweils ein exponentielles Wachstum beschreiben.
Diese zehn Datenreihen werte ich mit jeweils zwei unterschiedlichen Methoden aus um auf die Eingangsparameter zu kommen.
Mit anderen Worten simuliere ich Daten, durch selbst gewählte Parameter, und will durch Methode 1 und 2 auf die Parameter zurückschließen.

Datenreihe 1 (Eingangsparameter Z)
Methode #1 -> Ergebnis: Parameter Z_1
Methode #2 -> Ergebnis: Parameter Z_2

Datenreihe n (Eingangsparameter X)
Methode #1 -> Ergebnis: Parameter X_1
Methode #2 -> Ergebnis: Parameter X_2

Ich habe also einen wahren Wert (Eingangsparameter) und einen Schätzwert (Methode 1 / 2).

Ich will ja eigentlich für jede Datenreihe sehen, ob Methode 1 oder Methode 2 näher an die Parameter kommt.
Also ich sehe natürlich auf den ersten Blick ob z.B. Z1 oder Z2 näher an Z liegt, aber wie kann ich das statistisch korrekt ausdrücken?

Weiterhin würde ich gerne ermitteln, ob es "besser" ist, ob ich 10 oder 100 Datenpunkte zur Auswertung habe.
Ich wäre über ein paar Tips sehr dankbar

Gruß

[strukturmarionette]

Hi,

- besser konkret als abstrakt beschreiben, um was es Dir geht.

Gruß
S.

[patrickB]

OK, dann versuch ich das einmal konkret zu erklären.

Ich nutze folgende Parameter: a = 0,2 ; b = 1000
Daraus generiere ich mit diesen Parametern (mittels einer Funktion) eine Datentabelle mit 100 Einträgen:

0 1000
1 1221
2 1492
3 1822
4 2226
...

Jetzt nehme ich diese Datenpunkte und wende verschiedenen Methoden an, um aus diesen Datenpunkten auf die Ausgangsparameter zurückzuschließen.

Ergebnisse:
Methode 1 liefert: a = 0,05 ; b = 2000
Methode 2 liefert: a = 0,21 ; b = 1200

Jetzt erkenne ich, dass Methode 2 näher an den originalen Eingangsparameter liegt.

Was ich auch noch machen könnte, wäre aus den ermittelten Parametern wieder eine Datentabelle erstellen um mehr Werte zum Vergleich zu erhalten (siehe Anhang).


Die Frage ist nun, welches Verfahren bietet sich denn überhaupt an?


PS: Der BB-Code für Tabellen funktioniert irgendwie nicht und einen Anhang kann ich auch nicht hochladen (Limit erreicht). Deshalb der Verweis auf eine externe Quelle.

[PonderStibbons]

Du hast nicht erwähnt, wie viele dieser Datenreihen/Eingangsparameter vorliegen. Auch ist mir nicht ganz klar, welche Art von statistischem Problem für Dich eigentlich vorliegt. Statistische Tests sind bei derlei Fragestellungen häufig unpassend. Vielleicht geht es in diese Richtung https://de.wikipedia.org/wiki/Bland-Altman-Diagramm ?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[patrickB]

Es gibt nur zwei Eingangsparameter (a und b).
Also ich würde 10 verschiedene Datenreihen erzeugen und quasi auf 10 verschiedene Datensätze die beiden Methoden anwenden und am Ende sehe ich dann welche besser ist.

Ich würde gerne per Statistik Aussagen über beide Methoden treffen können. Denn es kommt mir irgendwie besser vor, wenn ich mittels einer statistischen Methode die Auswertung mache, anstatt nur auszusagen "Die ermittelten Parameter von Methode 1 liegen näher an den Eingangsparametern".

Wenn das gar kein Fall für die Statistik ist, dann hat sich das ja erledigt. Ich steh halt momentan vor dem Problem, dass ich nicht wirklich weis ich da überhaupt rangehe.

VG Patrick

[bele]

Du kannst Deinen kleinen Versuch mit ganz vielen Parameterpaaren wiederholen und dann vergleichen, ob immer das eine Verfahren besser Ist, oder mal das eine, mal das andere. Da käme dann vielleicht Statistik ins Spiel.

LG,
Bernhard