DIPLOMARBEIT - Ingenieurbüro | Morawski + Hugemann
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Auswertung des Altexperiments Seite 57<br />
Häufigkeit<br />
18%<br />
16%<br />
14%<br />
12%<br />
10%<br />
8%<br />
6%<br />
4%<br />
2%<br />
0%<br />
Doppelte Weibullverteilung<br />
0 250 500 750 1000 1250 1500<br />
Klassenmitte [ms]<br />
Diagramm 3-4: Doppelte Weibull-Verteilung<br />
Reihe3<br />
Doppelte Weibull-Verteilung<br />
Burckhardt<br />
doppelte Weibull-Verteilung<br />
Verlustminimierung<br />
In dem Diagramm 3-4 ist zu erkennen, daß die Anpassung der Verteilungsfunktion mit<br />
Burckhardts Parameteransatz weniger gut gelungen ist. Dagegen paßt sich die doppelte<br />
Weibull-Verteilung mit den durch die Verlustminimierung bestimmten Parametern<br />
sehr gut der Häufigkeit an. Wobei allerdings zu beachten ist, daß die<br />
Verteilungsfunktionen rechtssteil sind.<br />
Generell läßt sich sagen, daß sich Verteilungen mit vielen Parametern, bei der doppel-<br />
ten Weibull-Verteilung sind es 5 Parameter, immer besser an die empirische<br />
Verteilung anpassen lassen. Sofern die Verteilungsfunktion der Realität, also den<br />
empirischen Daten entsprechen kann. Bei einem Vergleich zwischen verschiedenen<br />
Verteilungsfunktionen sollten daher immer die Anzahl der Parameter angegeben<br />
werden.
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