- Die Modellgleichungen bilden die Systemstruktur ab.
- Die Modellgleichungen, Modellparameter und Anfangsbedingungen bestimmen gemeinsam das Systemverhalten.
- Die Modellparameter müssen am realen System gemessen werden.
- In der Regel sind sie fehlerbehaftet.
- Häufig gibt es gar keine Möglichkeit die Parameter zu messen und man muß sie aus theoretische Überlegungen heraus abschätzen.
- Die Methode der kleinsten Quadrate bietet die Möglichkeit, aus einer Vielzahl an Messungen die Modellparameter so
zu bestimmen, dass das Quadrat der Fehler zwischen Modell und System minimiert wird.
- Lineare Regression ist ein Spezialfall der Methode der kleinsten Quadrate. Um das
Arbeitsprinzip zu verstehen wird zunächst die Lineare Regression theoretisch hergeleitet.
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