Zusammenfassung
Der Beitrag beschreibt wie aus einer geeignet ausgewählten Stichprobe von Beobachtungen eines Systems mit Hilfe statistischer Modelle Aussagen über das Verhalten einer Zielgröße dieses Systems gemacht werden können, ohne daß ein expliziter Zusammenhang zwischen den Meßgrößen der Beobachtung und der Zielgröße bekannt ist.
Die beschriebenen Methoden stammen aus dem Gebiet der statistischen Mustererkennung. Erläutert werden die Methoden der Klassifikation, der Regressionsanalyse und der Clusteranalyse.
Als Beispiele für die Anwendung der Methoden werden Experimente zur Bestimmung der Globalstrahlung aus Satellitenbildern, zur Bestimmung der NOX-Konzentration aus Flammenbildern und zur Klassifikation von Zellbildern kurz beschrieben.
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Literatur
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© 1989 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
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Schwarzmann, P. (1989). Mustererkennung - Methode zur Behandlung von Vielparameterproblemen. In: Gauglitz, G. (eds) Software-Entwicklung in der Chemie 3. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-74373-3_31
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