Anhand von Temperaturdaten des Standortes Berlin-Tegel wird der Temperaturverlauf für einen Zeitraum von 15 Jahren modelliert. Es werden zwei verschiedene Regressionsansätze gegenübergestellt. Zuerst werden die Daten anhand einer Zeitreihenanalyse geschätzt. Dieses parametrische Verfahren wird mit der nicht-parametrischen Methode des Shape Invariant Modeling verglichen. Beiden Ansätzen liegt die Methode der Kleinsten Fehlerquadrate zugrunde. Die Zeitreihenanalyse als Spezialgebiet der Regressionsanalyse wird mit Hilfe einer Fourierreihe realisiert, um den periodischen Verlauf der Funktion abbilden zu können. Beim Shape Invariant Model werden mithilfe einer Referenzkurve die individuellen Regressionsfunktionen ermittelt. Als Referenz dient ein Basistag. Die Parameterschätzer werden durch Achsentransformation ermittelt.

Anhand von Temperaturdaten des Standortes Berlin-Tegel wird der Temperaturverlauf für einen Zeitraum von 15 Jahren modelliert. Es werden zwei verschiedene Regressionsansätze gegenübergestellt. Zuerst werden die Daten anhand einer Zeitreihenanalyse geschätzt. Dieses parametrische Verfahren wird mit der nicht-parametrischen Methode des Shape Invariant Modeling verglichen. Beiden Ansätzen liegt die Methode der Kleinsten Fehlerquadrate zugrunde. Die Zeitreihenanalyse als Spezialgebiet der Regressionsanalyse wird mit Hilfe einer Fourierreihe realisiert, um den periodischen Verlauf der Funktion abbilden zu können. Beim Shape Invariant Model werden mithilfe einer Referenzkurve die individuellen Regressionsfunktionen ermittelt. Als Referenz dient ein Basistag. Die Parameterschätzer werden durch Achsentransformation ermittelt.