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daten zentrieren,streuung und mittelwert

 

tky
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Beiträge: 28
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     Beitrag Verfasst am: 14.09.2017, 12:55     Titel: daten zentrieren,streuung und mittelwert
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hallo matlab community,

ich habe einen Datensatz vorliegen. Wenn ich mir den boxplot anschaue sehe ich das die varianzen und mittelwerte verschieden sind. Die Daten sind also nicht normalverteilt wie kann ich denn meine daten zentrieren und normalisieren? ich möchte das mein Datensatz normalverteilt vorliegt.

gibt es da mittels matlab eine Möglichkeit?
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Jan S
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Beiträge: 11.057
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Version: 2009a, 2016b
     Beitrag Verfasst am: 16.09.2017, 18:40     Titel: Re: daten zentrieren,streuung und mittelwert
  Antworten mit Zitat      
Hallo tky,

Also den Mittelwert abziehen und die Werte durch die Standard-Abweichung teilen?

Gruß, Jan
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tky
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Beiträge: 28
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     Beitrag Verfasst am: 18.09.2017, 11:22     Titel:
  Antworten mit Zitat      
also wenn ich eine mxn matrix X habe und ich diese zentrieren und normalisieren möchte ist dass dann korrekt?

Code:
X1=(X-mean(X))./std(X);


ich hatte nämlich einen anderen Ansatz weiß aber nicht ob dieser das selbe bezweckt?

Code:
X = X-repmat(mean(X), size(X, 1), 1);



sd = sqrt(diag(cov(Z)));    X1 = X./repmat(sd', size(X, 1), 1);
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tky
Themenstarter

Forum-Anfänger

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Beiträge: 28
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     Beitrag Verfasst am: 22.09.2017, 19:50     Titel:
  Antworten mit Zitat      
weiß jemand welchen sinn und zweck eine normalisierung/ zentrierung auf den mittelwert 0 macht?
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Harald
Forum-Meister

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Beiträge: 24.448
Anmeldedatum: 26.03.09
Wohnort: Nähe München
Version: ab 2017b
     Beitrag Verfasst am: 22.09.2017, 20:36     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

zur Frage vom 18.9.:
Auf den ersten Blick würde ich sagen, dass beides das gleiche ergibt. Vor R2016b ging die erste Variante aber nicht. Probier doch einfach mal bei deinen Daten aus, ob unterschiedliches herauskommt.

zur heutigen Frage:
Das hängt sehr von der Anwendung ab. Generell wird so die Vergleichbarkeit von Größen verbessert, auch wenn sie an sich in völlig unterschiedlicher Größenordnung sind. Für verschiedene statistische Verfahren ist es ein Vorverarbeitungsschritt.

Grüße,
Harald
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