Die meisten Regressionsmodelle
können direkt im Diagramm durchgeführt werden (auch im 3D-Diagramm),
oder über Programmfunktionen abgerufen werden.
Einfache Regression mit
einer unabhängigen Variable
Y = a x^b
Y = a + b x
Y = a + b x + c x²
Y = a + b x + c x² + d
x³
Y = a1 + a2 x + a3 x²
+ ... a8 x^7
Y = a e^(b x)
Y = a e^(b/x)
Y = a + b/x
Y = a + b log(x)
für die letzten 4 Typen
können Transformationen (Offsets) vorgegeben oder automatisch berechnet
werden
Multiple Regression mit
zwei unabhängigen Variablen
Y = a + b x + c z
Y = a + b x + c z²
Y = a + b x² + c z
Y = a + b x² + c z²
Allgemeine multiple Regression
mit bis zu 16 unabhängigen Variablen
Y = a1+ a2 x + a3 x’ + a4 x“
+..
Nichtlineare multiple
Regressionen werden aus dem dargestellten Modell abgeleitet.
Beschrieben werden die notwendigen
Umformungen zur Regressionsanalyse z.B. folgender Modelle:
Y = a1 + a2 x² + a3
x’²
Y = a1 + a2 x + a3 x’ + a4
x x’
Y = e^a1 x^a2 x’^a3
....
Y = e^a1 x^a2 x’^a3
.....
Bestimmung der Weibull-Parameter
Y = 1-e^-(t/T)^b
u.a.
Für Y und x können
Offsets verwendet oder die Kurvenrichtungen gespiegelt werden. Für jede
Funktion gibt es eine Vorberechnung mit Ausgabe des Korrelationskoeffizienten.
Damit lässt sich der anzupassende Kurvenabschnitt bestmöglichst
in die Datenpunkte verschieben