STATISTIK-FORUM.de

[Ronsen]

Hallo,

Ich untersuche in meiner Arbeit Abgasfahnen von Schornsteinen und die verschiedenen Faktoren, die die Ausbreitung der Abgasfahne beeinflussen. Dafür habe ich eine Tabelle mit den Vorgabeparametern Windgeschwindigkeit, Ausstoßgeschwindigkeit, Temperatur und Hindernishöhe, sowie der sich daraus ergebenden Größe Downwash (= Anteil des Abgases, das unterhalb der Schornsteinhöhe landet).

Alle Vorgabeparameter können variieren und üben je nach Größe einen mehr oder weniger starken Einfluss auf den Downwash aus.

Ich möchte statistisch ermitteln, welche Faktoren unter einen gegebenen Situation aus Vorgabeparametern die größte Rolle auf den Downwash spielen. Das heißt, ich hätte gerne ein statistisches Ergebnis, das mir sagt: "bei 10 m/s Windgeschwindigkeit, 5 m/s Ausstoßgeschwindigkeit, 300°C und 50 m Hindernishöhe, trägt die Windgeschwindigkeit mit 70 % Einfluss zum Downwash bei, die Temperatur zu 20 % und die Austrittsgeschwindigkeit und Hindernisgröße je zu 5 %."

Dies möchte ich in Python programmieren.
Ich habe mit der Hauptkomponentenanalyse geliebäugelt und mir dafür auch schon einige Beispiele angeschaut, allerdings werde ich daraus nicht schlau.
Z.B. in diesem Tutorial: http://www.goldsborough.me/machine/lear ... enanalyse/
Da ist am Ende ein Code eingefügt, in dem ich auch Datenreihen einlesen kann, allerdings sehe ich da nirgends, wie man eine bestimmte Zielgröße festlegt, für die man die größten Einflussparameter ermittelt.

Daher meine Frage an euch: Ist die PCA die geeignete Methode für meine Problemstellung? Wenn ja, könnt ihr ein Tutorial empfehlen, in dem anschaulich ein ähnliches Beispiel wie das von mir vorgegebene gerechnet wird (idealerweise in Python)? Wenn nein, welche Methode würdet ihr sonst empfehlen?

VG
Ron

[PonderStibbons]

Das Erhebungsdesign und die Zahl der Beobachtungen sind leider nicht beschrieben. Wurden n
Schornsteine je 1mal gemessen? Ein Schornstein n-mal? Oder war es noch anders?

Im simpelsten Fall wäre eine multiple lineare Regression mit der abhängigen Variable downfall und 4 Prädiktoren
eine Option. Wobei man aus sachlichen Überlegungen eventuell auch quadratische und kubische einbeziehen kann
(der Art downwash = b1*Windgeschwindigkeit + b2* Windgeschwindigkeit² + b3*Temperatur + ... ).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Ronsen]

Moin,

Danke für die schnelle Antwort.
Tatsächlich handelt es sich um keine Messungen, sondern um Modellergebnisse eines numerischen Gitterzellenmodells. Das heißt, jedes Szenario wird einmal gerechnet (und liefert für dieselben Eingangsparameter auch denselben Downwash-Wert). Die dem Modell zugrundeliegenden Gleichungen sind allerdings nichtlinear und für mich ist keine Möglichkeit gegeben, die Ergebnisse rein physikalisch zu erklären, da jede Gitterzelle zu jedem Zeitpunkt von den umgebenden Zellen und Parametern beeinflusst wird. Daher will ich es gern statistisch/empirisch beschreiben.

Den Regressionsansatz könnte ich verfolgen. Da werde ich mich mal belesen und mich gegebenenfalls die Tage noch einmal zurückmelden. Dankeschön!

VG
Ron