STATISTIK-FORUM.de

[tacho]

Hallo Leute,

ich habe mich heute hier angemeldet, weil Google und Bücher mir nicht mehr weiterhelfen.

Das Problem:
Ich habe mehrere unterschiedliche Messreihen (Temperatur, Luftfeuchtigkeit u.Ä.) Diese wurden immer dann aufgezeichnet, wenn sie sich um mehr als einen Schwellenwert geändert haben, also in unregelmäßigen Zeitabständen. In unserem Unternehmen ist nun die Frage aufgetaucht, ob es eventuall ausreicht, nur jeden nten Wert zu behalten.

Die Fragen:
Gibt es irgendein Verfahren um herauszufinden, wie stark das die Güte der jeweiligen Messreihe beeinträchtigt?
Falls es nicht sinnvoll ist jeden nten Wert zu streichen, gibt es ein anderes besseres Vorgehen, um Werte zu entfernen?

Ich habe keine Ahnung wonach ich suchen soll oder man in der Statistik "die Güte" einer Messreihe beurteilt. Daher bin ich sehr froh über alle Erklärungen, Hinweise und Vorschläge!

[bele]

ob es eventuall ausreicht, nur jeden nten Wert zu behalten.

Hallo tacho,
das kommt natürlich darauf an, zu welchem Zweck diese Werte erhoben werden, welche Auswertung vorgesehen ist. Ob jeder n-te-Wert reicht hängt von der Frage ab, wozu die Daten reichen sollen.

LG,
Bernhard

[tacho]

Hallo Bernhard,

zuerst einmal wollen wir möglichst gut auf den tatsächlichen Wert der zu messenden Größe zu beliebigen Zeitpunkten schließen können.
Es ist aber nicht ausgeschlossen, dass mal irgendwer auf die Idee kommt, überprüfen zu wollen, ob das Versagen eines Reglers mit bestimmten Messwerten korrelieren. Die Daten werden also auch aufgehoben, falls man sie mal für irgendetwas braucht.

[tacho]

Schönen Tag an Alle,

könnte man vielleicht sagen, dass man weniger Werte benötigt, wenn in einem Zeitintervall die (lokale) Standardabweichung niedrig ist? (Um danach noch plausibel auf den wahren Verlauf der Messgröße schließen zu können).
Wenn dieser Zusammenhang richtig ist, kann man ihn quantifizieren?

Ich freue mich über jede Antwort.

[bele]

Hallo tacho,

man kann häufige fehlerbehaftete Messungen durchführen, um nachher durch Mittelwertbildung den "wahren Wert" möglichst gut zu schätzen. In dem Fall ist die Zahl der erforderlichen Messungen abhängig von der Standardabweichung. Man kann häufige Messungen auch durchführen, um bei Veränderungen möglichst präzise den Zeitpunkt der Veränderung zu finden. Dann dient die häufige Messung nicht mehr dem Ausmitteln von Messfehlern sondern dazu, hohe zeitliche Auflösung zu gewährleisten. Und es wird Mischformen geben.

Die Daten werden also auch aufgehoben, falls man sie mal für irgendetwas braucht.

Um für "irgendwas" gerüstet zu sein kann man nur mit David Kriese sagen: "Rohdaten sind geil!" bzw "„Also einmal speichert ihr einfach alle Rohdaten. Ihr wisst nämlich nicht was ihr für Features da noch auswerten wollt.“ youtu.be/-YpwsdRKt8Q und youtu.be/p4wENZAK7n8?t=227

LG,
Bernhard