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Nicht normalverteilte Daten in Normalverteilung überführen

 

Joa
Forum-Century

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Beiträge: 133
Anmeldedatum: 19.05.09
Wohnort: ---
Version: R2013b
     Beitrag Verfasst am: 07.04.2016, 12:49     Titel: Nicht normalverteilte Daten in Normalverteilung überführen
  Antworten mit Zitat      
Hallo zusammen,

ich habe einen Datensatz den ich mittels des Anderson-Darling-Test auf Normalverteilung überprüfe.
Nun kommt raus das der Datensatz nicht normalverteilt ist.

Es gibt wohl zwei mathematisch/ statistisch korrekte Möglichkeiten nicht normalverteilte Daten in eine Normalverteilung zu überführen

1) mit der Boxcox Transformatrion (ist wohl in der finance Tollbox vorhanden, die ich aber nicht habe)
2) mit der Johnson Transformation

Bei beiden Möglichkeiten komme ich nicht weiter.

Kann mir dazu bitte jemand halfen.

Ich brauche eine Funktion die meine nicht normalverteilten Daten in eine Normalverteilung überführt, so dass ich dann nochmal den Anderson-Darlin-Test durchführen kann und anschließend mit den Daten weiter arbeiten kann.


Ich bin über jede Hilfe dankbar!

Viele Grüße
Joa
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Winkow
Moderator

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Beiträge: 3.842
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Wohnort: Dresden
Version: R2014a 2015a
     Beitrag Verfasst am: 07.04.2016, 13:13     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Zitat:
Bei beiden Möglichkeiten komme ich nicht weiter.

dazu ist immer auch wichtig das du schreibst was nicht klappt. welche fehler auftreten und so weiter. sihe dazu auch den thread aus meiner signatur.
grüße
_________________

richtig Fragen
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Joa
Themenstarter

Forum-Century

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Beiträge: 133
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Version: R2013b
     Beitrag Verfasst am: 07.04.2016, 13:36     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo Winkow,

ich bin in Mathe leider nicht so die Leuchte, deswegen hackts gerade an allem.

Ich habe folgenden Code:
Code:

function normaldata=boxcox(data)

% mle Distribution 'normal' -> Parameter1= location(mean), Parameter2=
% scale (standard deviation)
phat = mle(data,'distribution','normal');

% Anderson-Darling-Test auf Normalverteilung der Eingangsdaten
[h,p,adstat,cv] = adtest(data);

% Box-Cox transformation
for j=1:2
    lamda=phat(j);
    for i=1:length(lamda)
       if lamda(i)~=0
          normaldata(:,i)=((data.^lamda)-1)/lamda;
       else
          normaldata(:,i)=log(data);
       end
    end

% Anderson-Darling-Test auf Normalverteilung der neuen Daten  
    [hx,px,adstatx,cvx] = adtest(normaldata);
    disp('h2');
    disp(hx);
end
 


Ich berechne mir mein Lamda ja mit der MLE (Maximum-Likelihood-Estimation) und bekomme da zwei Werte raus. Mittelwert und Standardabweichung. Welchen nehme ich denn jetzt für mein Lamda, ich tippe auf die Standardabweichung, bin mir da aber nicht sicher.
Dann berechne ich mit Lamda weiter, dann kommt beim zweiten Anderson-Darling-Test raus das die Werte keine realen Werte sind.
Ist das normal das da keine realen Werte raus kommen?
Wie mache ich dann weiter?

Gibt es noch ne andere Möglichkeit nicht normalverteilte Daten in normalverteilte Daten umzuwandeln? Und wenn ja wie?
Verfälscht eine Umwandlung die Werte sehr stark?

Fragen über Fragen.

Viele Grüße
Joa
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