[wiskunde] Goodness of fit, data verwerking

Antares

Hey,

Ik heb een experiment uitgevoerd en verschillende waarden opgemeten.

Om uit deze waarden een correcte wiskundige vergelijking te halen die ik kan gebruiken om het meetbereik te extrapoleren moet ik weten hoe goed deze vergelijking is geschikt om te gebruiken.

Om deze te vergelijken heb je een goodness of fit test die weergeeft hoe goed je vergelijking de meetwaarden weergeven.

Maar je hebt 4 afzonderlijke delen in de goodness of fit test en ik zou echt niet weten dewelke beter is en welke ik nodig zou hebben (of allemaal?)

Het gaat dus uit een experiment, die 1 maal is uitgevoerd, met 10 datapunten. (verschillende maal uitgevoerd maar steeds een parameter verandert)

de gebruikte curve is een rationale functie met in teller en noemer tot de eerste orde (f(x) = (p1*x + p2) / (x + q1))

hier zijn de waarden genomen uit matlab cftool

Goodness of fit:

SSE: 0.08967

R-square: 0.9996

Adjusted R-square: 0.9994

RMSE: 0.1132

Je hebt dus de SSE (sum of squares of due to errors) dus gewoon de fout tussen de meetwaarden en het overeenkomsting wiskundig punt gekwadrateerd. logisch is hoe lager hoe beter,

R-square; dit is 1- SSE/SST (met SST som van de fout van elk afzonderlijk punt tov hte gemiddeld punt gekwadrateerd)

logischerwijze: hoe hoger hoe beter

Adjusted R-square; deze snap ik volledig niet

RMSE: root mean square error, deze is SSE gedeeld door het onafhankelijke punten

logisch hoe lager hoe beter, maar ik weet niet hoe ik deze moet interpretteren

want ik heb 10 punten maar deze waarde is met 7 onafhankelijke meetpunten

bron:http://web.maths.unsw.edu.au/~adelle/Ga ... OfFit.html

alvast bedankt,

Alain

Drieske

Iemand die hier een handje kan toesteken?

Wetenschapsforum

Laatste berichten

Nieuwsberichten

[wiskunde] Goodness of fit, data verwerking

Goodness of fit, data verwerking

Re: Goodness of fit, data verwerking