Hallo Robert,
vielen Dank für Deine Antwort. Da mein Problem wohl geometrisch zu definieren ist, kann ich wohl die Gewichtung wie
beschrieben verwenden. Die andere von Dir beschriebene Methode werde ich trotzdem mal (just for fun) probieren.
Hallo Udo,
auch viele Dank für die Antwort. Nun zu meinem (offensichtlichem) Ziel: ich möchte die Parameter meiner Funktion so
wählen, dass sie die Datenpunkte bestmöglich wiedergibt. Dabei war mir leider überhaupt nicht klar, wie Mathematica die
Gewichte handhabt. Unter dem Tutorial zur Nonlinear Regression konnte ich nun folgenden Hinweis finden:
?When weights -> {w1,?,wn}, the parameter estimates are chosen to minimize the weighted sum of squared residuals.?
Damit ist mir nun klar geworden, dass ich in meinem Fall als Gewicht 1/sigma^2 zu wählen habe. Denn so macht
Mathematica einen chi^2-Test für mich und wählt meine Parameter so, dass das chi^2 minimal wird.
Leider habe ich meine Datenpunkte zuerst mit FindFit bearbeitet und den NonlinearRegress ohne genaues Studium des
Tutorials verwendet, sonst hätte ich mir und Euch wohl diese Diskussion ersparen können.
Aber trotzdem bin ich dankbar für Eure schnellen, freundlichen und kompetenten Antworten und werde mich gerne wieder
an Euch bei Problemen wenden.
Schliesslich weiss ich immer noch nicht, wie man asymmetrische Fehler handhaben soll ;-)
Viele Grüße
end
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