MultiModeAusprägungen

MultiModeAusprägungen bezeichnet das Phänomen, dass in einem Datensatz, einem Messsystem oder einem Modell mehrere ausgeprägte Modi auftreten. Als Modi versteht man lokale Maxima der Wahrscheinlichkeitsdichte oder stabile Betriebszustände in einem dynamischen System.

In der Statistik bedeutet dies eine multimodale Verteilung, die mehrere Spitzen besitzt. Das Vorhandensein mehrerer Modi weist auf Heterogenität der Daten oder auf Regimewechsel hin und erschwert einfache Mittelwert-Analysen. In technischen Anwendungen können Systeme mehrere Betriebsmodi haben, zum Beispiel Standby, Normalbetrieb und Überlast. Modi können fließend wechseln, wodurch Zustands- oder Verhaltenswechsel erfasst, modelliert und vorhergesagt werden müssen.

Zur Bestimmung und Beschreibung von MultiModeAusprägungen kommen Methoden wie Kernel-Density-Estimation, Gaussian-Mixture-Modelle, Clusteranalyse oder Moden-Tests (z. B. Hartigans Dip Test) zum Einsatz. Kriterien wie AIC/BIC oder Cross-Validation unterstützen bei der Bestimmung der Anzahl der Modi. Die Erkennung von Moden umfasst sowohl die Schätzung der Anzahl als auch die Zuordnung von Beobachtungen zu den Modi und deren Stabilität über Zeit.

Herausforderungen bestehen in begrenzter Stichprobengröße, Rauschen, Überanpassung und der Interpretation der gefundenen Modi. Anwendungen finden sich in der Datenanalyse, Segmentierung, Anomalieerkennung, Qualitätskontrolle sowie in der Erkennung von Markt- oder Systemregimen.

Siehe auch Multimodalität, Moduswechsel, Clusteranalyse.