Nichtlineare Regressionsmodelle in Excel

Fachbuch aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Mathematik - Statistik, , Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit beschaftigt sich mit nichtlinearen Regressionsmodellen. Nichtlineare Regressionsmodelle sind wichtige Werkzeuge, da viele chemische, biologische und physikalische Prozesse besser durch nichtlineare als lineare Modelle dargestellt werden. Das Anpassen nichtlinearer Modelle ist kein einstufiges Verfahren, sondern ein aufwendiger Prozess, der bei jedem einzelnen Schritt einer sorgfaltigen Prufung bedarf. Abhangig vom Ziel und der Anwendung werden beim Anpassen nichtlinearer Modelle unterschiedliche Prioritaten festgelegt. Dazu gehoren akzeptable Parameterschatzungen und eine gute Modellanpassung unter Einhaltung der Voraussetzungen statistischer Modelle. Es werden 61 Modelle vorgegeben, au erdem konnen auf drei Arten Konfidenzintervalle berechnet werden. Die Parameter werden mittels OLS-Regressionen, gewichteten Regressionen (z.B. Tukeys Biweight) und Bootstrap Regressionen geschatzt. Abgerundet werden die Analysen durch umfangreiche Tests der Residuen (Normalverteilungstest, Breusch-Pagan Test bezuglich Heteroskedastizitat u.v.m.).