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Umgang mit korrelierten Daten

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Book cover Treffsichere Analysen, Diagnosen und Prognosen
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Zusammenfassung

Systeme, die für einen technischen Zweck entwickelt sind, besitzen zwischen den Parametern keine Wechselwirkung oder die Wechselwirkung ist bekannt und kann entkoppelt werden. Im Gegensatz dazu gibt es im Bereich der Biologie Reaktionsketten, die von Enzymen mit Rückkopplungsmechanismen gesteuert werden, was bedeutet, dass alle Parameter mehr oder weniger voneinander abhängig sind. Die Analyse der Parameterwirkungen eines solchen Systems mit einfacher Anwendung eines Orthogonalen Arrays kann irreführend sein. Daher ist die Sichtweise auf mögliche bestehende Korrelationen der Parameter untereinander auszuweiten. Der erste Schritt einer analytischen Betrachtung besteht darin Muster in vorliegenden Parametersätzen erkennen zu können. Ein Verfahren zur Unterscheidung selbst geringfügig unterschiedlicher Muster wurde von P.C. Mahalanobis erfunden. Gelingt eine solche Mustererkennung, erfolgt im zweiten Schritt die Anwendung orthogonaler Arrays und SNR Kennzahlen, um den verursachenden individuellen Parameterbeitrag analytisch beschreiben zu können.

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Literatur

  1. Mahalanobis, P. C.: On the generalized distance in statistics. Proc. Natl. Inst. Sci. India (Calcutta) 2, 49–55 (1936)

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Ruefer, H. (2018). Umgang mit korrelierten Daten. In: Treffsichere Analysen, Diagnosen und Prognosen. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-56653-4_7

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  • Publisher Name: Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-662-56652-7

  • Online ISBN: 978-3-662-56653-4

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