Argh, jetzt wird's wuschelig Jungs. Es geht
NICHT um Extrapolation oder Vorhersagenbildung jeglicher Art! Auch ist die Poisson-Verteilung fehl am Platze. Reinhard trifft die Sache am besten: Es geht um eine Glättung der Messwerte, nicht mehr, nicht weniger. Und das eben erschwert durch die ungleichmäßigen Messzeiten.
Es sind auch nirgends Intervalle abgetragen. Ein Datensatz schaut einfach so aus:
Code:
Datum Wert
02.06.10 14:00 12345,6
Heisst: Heute um 14 Uhr abgelesen, 12345,6 Kilogramm.
Man möchte nun sagen können: Am 01.05.10 um 0:00 betrug das Gewicht im Tagesmittel X kg. Oder 6h-Mittel, oder was-auch-immer-Mittel. Da ist meiner Meinung nach recht wenig statistisches dran, die Daten sind alle bekannt, es muss nur eben vermittelt werden
. Mit Messpunkten im gleich bleibenden Abstand wäre das ganze ja auch ein Kinderspiel, das ist, abgesehen von der praktischen Umsetzung in VBS, der einzige Knackpunkt. Taucht mir hier bitte nicht tief in die induktive Statistik ab! Selbst deskriptive dürfte fast schon zu viel des guten sein.
"When one person suffers from a delusion, it is called insanity. When a million people suffer from a delusion, it is called religion." (Richard Dawkins)