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kstest: Kolmogorow-Smirnow-Test - Verständnisproblem... |
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| Willa |
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Verfasst am: 31.01.2013, 15:15
Titel: kstest: Kolmogorow-Smirnow-Test - Verständnisproblem...
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Hallo,
ich möchte testen ob Messwerte normalverteilt sind. Dazu scheint bei einer kleinen Stichprobe der KS-Test geeignet zu sein.
In den allermeisten Fällen kommt hierbei der Wert 0 heraus, das bedeutet (vereinfacht gesagt), dass die Werte normalverteilt sind.
Warum kommt aber bei Folgendem das Ergebnis heraus, dass die Werte nicht normalverteilt sind?
Die Werte sind doch trotzdem normalverteilt, wenn auch nicht ganz symmetrisch um null. Soll man vor dem Test den Mittelwert der Messwerte abziehen? Davon steht in der Matlabhilfe aber nichts.... In den wenigen Büchern die ich zur Thematik kenne, ist die Subtraktion des Mittelwerts Bestandteil des KS-tests, sollte also in der Funktion kstest vorgenommen werden.
Kann mir hier jemand helfen...? Danke!
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Viele Grüße,
William
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| Harald |
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Verfasst am: 31.01.2013, 15:22
Titel:
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Hallo,
in der Hilfe steht:
| Zitat: |
| h = kstest(x) performs a Kolmogorov-Smirnov test to compare the values in the data vector x to a standard normal distribution |
Es wird also auf Standardnormalverteilung getestet, d.h. mit Mittelwert 0 und Standardabweichung 1.
Interessant könnten auch jbtest und lillietest sein.
Grüße,
Harald
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| Willa |
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Verfasst am: 31.01.2013, 15:27
Titel:
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Ahsooo! Danke sehr! Ich bevorzuge den kstest, da ich nach einem (bei uns bevorzugtem) Schema zur Überprüfung der Gleichheit der Mittelwerte arbeite, und der kstest der erste Schritt dazu ist.
_________________
Viele Grüße,
William
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| Willa |
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Verfasst am: 31.01.2013, 15:41
Titel:
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Edit: Hm, aber meine Standardabweichung ist natürlich nicht = 1, daher komtm dieser Test für mich wohl gar nicht in Frage. Es muss wohl doch der Lillietest sein.
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Viele Grüße,
William
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| Harald |
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Verfasst am: 31.01.2013, 16:11
Titel:
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Hallo,
als Mittelweg könnte man überlegen, ob es sinnvoll ist, die Daten zu normalisieren und dann auf Standardnormalverteilung zu testen. Also:
Wenn die ursprünglichen Daten normalverteilt sind, würde ich erwarten, dass diese Daten dann standardnormalverteilt sind.
Ob das im Rahmen der Tests noch gerechtfertigt ist, ist eine andere Frage. Es ist mir jedoch bekannt, dass man häufig auf lognormal-Verteilung testet, indem man die logarithmierten Daten auf Normalverteilung testet. Allzu abwegig scheint sowas also nicht zu sein.
Grüße,
Harald
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