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Lineare Regression: Verständnisfrage
Status: (Frage) überfällig Status 
Datum: 12:41 Fr 27.04.2012
Autor: Infostudent

Aufgabe
Seien x und y Datenpunkte und [mm] $r_i(x, [/mm] y)$ die Punktzahl eines Vergleichers mit i = 1, ..., M Komponenten. Ein Fehlermaß ist definiert als:

[mm] e_{xy} [/mm] = [mm] \begin{cases} 0, & wenn \summe_{i=1}^{M} w_i (r_i(x, x) - \lambda r_i (x, y)) > 0 \\ \summe_{i=1}^{M} w_i ( \lambda r_i (x, y) - r_i(x, x)), & sonst \end{cases} [/mm]

[mm] \lambda [/mm] ist eine Konstante [mm] 1+\epsilon [/mm]

Woran erkenne ich jetzt, dass [mm] e_{xy} [/mm] nicht symmetrisch ist und warum kann man die Gewichte [mm] w_i [/mm] mit linearer Regression nur dann optimieren, wenn e symmetrisch ist?

        
Bezug
Lineare Regression: Verschoben
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 11:58 So 29.04.2012
Autor: Infinit

Hallo Infostudent,
diese Frage ist keine typische Schulaufgabe, habe sie deswegen in den Hochschulbereich verschoben. Hier sollten die Chancen besser sein, eine Antwort zu bekommen.
Viele Grüße,
Infinit


Bezug
        
Bezug
Lineare Regression: Fälligkeit abgelaufen
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 13:20 Mo 28.05.2012
Autor: matux

$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
Bezug
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