[WI] non-linear regression en heteroscadiciteit
 

Beste wizkids,

in hoeverre kan er bij het fitten van de niet lineare relatie:

y = e^(ax+b) + error

met behulp van niet-lineaire regressie sprake zijn van heteroscadiciteit?, immers, heteroscadiciteit is een asumptie dat gemaakt wordt bij lineaire regressie.

Vraag het hier: http://www.wetenschapsforum.nl/

Zie verder http://en.wikipedia.org/wiki/Heteroscedasticity

Vanop Wikipedia dus: je hebt homoscedastiteit nodig om een LS-fitting te doen. Het maakt dan voor zover ik weet ook niet uit of de gefitte functie lineair is in de parameters. Wat me eigenlijk ook wel logisch lijkt.

Maar je kan het volgens mij desnoods met lineair maken door ln(y) te fitten tegenover ax+b (in hoeverre dat voor jouw toepassing te verantwoorden is, moet je natuurlijk zelf zien; want het is hier ook maar een eerste ingeving).

En als je de spreiding kent van al je resultaten kan je normaal daar ook wel op wegen, als je natuurlijk de spreiding op je data kent. Dan weeg je elk resultaat nog eens met de standaardafwijking (in degelijke statistische software kan je dat ook ingeven; probeer maar eens met Kaleidagraph)

Mag ik vragen waar je gegevens vandaan komen als je last zou hebben van heteroscedastiteit?