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Statistische Datenauswertung |
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| Philippa98 |
Forum-Newbie
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Verfasst am: 20.11.2019, 21:49
Titel: Statistische Datenauswertung
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Hallo liebes Forum,
ich habe viele unterschiedliche Datensätze und möchte diese statistisch auswerten, indem ich Lage- und Streuparameter, Ausreißerrate etc. ermittle. Das Problem ist, das meine Daten nicht normalverteilt sind und einfache Befehle wie mean(x) nicht funktionieren.
Meine Idee war halt sich das Ganze als Histogramm anzeigen zu lassen und dann irgendwie eine Verteilung drüber zu legen, der ich o.g. statistische Werte entnehmen kann. Das ist mir wie gesagt zu ungenau, da meine Daten häufig nicht normalverteilt sind.
Hat da jemand evtl. eine bessere Idee?
Viele Grüße,
Philippa
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| Andreas Goser |
Forum-Meister
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Verfasst am: 21.11.2019, 08:40
Titel:
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Ich denke das hat erstmal nicht viel mit MATLAB-Nutzung zu tun, sondern wie man mathematisch-statistisch an die Sachen herangeht. Falls es keine physikalisch offensichtliche Verteilung ist würde ich als Start ein interaktives Curve Fitting probieren:
cftool
Interaktiv Daten auswählen
Mit verschiedenen Kurven experimentieren
Wenn es dann da was Sinnvolles ist können wir den nächsten Schritt durchgehen.
Andreas
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| Philippa98 |
Themenstarter
Forum-Newbie
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Beiträge: 8
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Verfasst am: 21.11.2019, 12:10
Titel:
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Meine Daten sind ein einfacher Vektor und ich möchte die Häufigkeitsverteilung analysieren. Deswegen bietet sich das cftool glaube ich weniger an. Ich habe es schon mit dem Distribution Fitter versucht. Jedoch passt wie gesagt keine Verteilung so wirklich. Gibt es nicht irgendwie die Möglichkeit Verteilungen zu kombinieren und die Daten genauer zu treffen?
Grüße
Philippa
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| Andreas Goser |
Forum-Meister
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Beiträge: 3.654
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Verfasst am: 21.11.2019, 14:18
Titel:
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Es ist an der Stelle ohne Datenbeispiel nicht klar, ob die Daten Rohdaten sind, wie z.B. 1140 minütliche Temperaturmessungen, oder schon Häufigkeiten davon, also z.B, 500 mal zwischen 0 und 5 Grad, 600 mal zwischen 5 und 10 Grad und was analysiert werden soll.
Vom Ersten zum Zweiten kommt man z. B. mit HISTCOUNTS.
Andreas
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| Harald |
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Verfasst am: 21.11.2019, 17:34
Titel:
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Hallo,
| Zitat: |
| Gibt es nicht irgendwie die Möglichkeit Verteilungen zu kombinieren und die Daten genauer zu treffen? |
Das macht die nicht-parametrische oder Kernel-Verteilung. Allerdings bekommt man dann eben keine Parameter mehr für die gesamte Verteilung.
Davon abgesehen kann man mean etc. auch für nicht normal verteilte Daten berechnen, die Frage ist nur die Aussagekraft. Stattdessen nimmt man gerne Mediane, Quartile, oder Quantile. In jedem Fall kann man die quantile oder prctile-Funktion (Achtung: unterschiedliche Konventionen bzgl. p) verwenden.
Grüße,
Harald
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