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Negative Werte nach einer Monte Carlo Simulation
 

Peter1987

Gast

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     Beitrag Verfasst am: 17.12.2014, 14:51     Titel: Negative Werte nach einer Monte Carlo Simulation
  Antworten mit Zitat      
Hallo zusammen,

ich habe ein folgendes Problem:
Ich habe eine Matrix u bestehend aus Messwerten zwischen 0 und 1.

Ich habe die Werte in der Matrix u mit mit x=rand(u,normal, 0,1) generiert.

Nun erhalte ich nach n durchläufen eine neue Matrix mit teils NEGATIVEN Werten. Meine Frage:

Wie kann ich diese negativen Werte vermeiden, so dass die Werte der neuen Matrix einer Normalverteilung folgen, d.h. Werte zwischen 0 und 1.

Für Eure Unterstützung bin ich sehr dankbar.

Peter


Harald
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     Beitrag Verfasst am: 17.12.2014, 20:33     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

mich wundert es, dass der Befehl so überhaupt läuft.
Eine Normalverteilung ist grundsätzlich nicht beschränkt, das widerspricht sich also.

Bitte am besten ausführbaren Code zur Verfügung stellen.

Grüße,
Harald
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Peter1987

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     Beitrag Verfasst am: 18.12.2014, 11:23     Titel: Normalverteilung
  Antworten mit Zitat      
Servus Harald,

ich benutze eigentlich Scilab aber da in dem Forum von Scilab mir keiner geantwortet hat, habe ich es bei Matlab versucht. Die Codes sind identisch.

Ich hoffe, du kannst mir trotzdem helfen:

Code:

//Bereinigen der Konsole
clc
//Löschen der Variablen
clear
//Parameterfestlegung

//die Zeilen bilden die Schwankungen der Technologien 1-15 und die Spalten 1- 25 die jeweiligen Durchläufe
//aus den die Schwankungswerte der Technologien resultieren ab
u=[0.80 0.6 0.5 0.8 0.9 0.5 0.6 0.5 0.8 0.9 0.4 0.65 0.7 0.85 0.4 0.65 0.7 0.85 0.32 0.24 0.45 0.54 0.67 0.93 0.33;
0.56 0.76 0.98 0.77 0.32 0.45 0.58 0.65 0.71 0.89 0.12 0.31 0.04 0.22 0.25 0.34 0.43 0.54 0.65 0.73 0.85 0.91 0.12 0.21 0.89;
0.21 0.23 0.56 0.67 0.68 0.77 0.77 0.76 0.65 0.43 0.45 0.32 0.12 0.16 0.54 0.61 0.87 0.56 0.72 0.75 0.32 0.34 0.54 0.65 0.43;
0.11 0.53 0.34 0.46 0.75 0.81 0.44 0.34 0.23 0.21 0.28 0.34 0.41 0.46 0.41 0.49 0.52 0.53 0.72 0.14 0.25 0.24 0.17 0.23 0.63;
0.30 0.16 0.25 0.38 0.94 0.55 0.36 0.45 0.58 0.39 0.54 0.65 0.57 0.15 0.14 0.55 0.37 0.35 0.32 0.54 0.25 0.64 0.47 0.83 0.13;
0.21 0.23 0.56 0.67 0.68 0.77 0.77 0.76 0.65 0.43 0.45 0.32 0.12 0.16 0.54 0.61 0.87 0.56 0.72 0.75 0.32 0.34 0.54 0.65 0.43;
0.30 0.16 0.25 0.38 0.94 0.55 0.36 0.45 0.58 0.39 0.54 0.65 0.57 0.15 0.14 0.55 0.37 0.35 0.32 0.54 0.25 0.64 0.47 0.83 0.13;
0.11 0.53 0.34 0.46 0.75 0.81 0.44 0.34 0.23 0.21 0.28 0.34 0.41 0.46 0.41 0.49 0.52 0.53 0.72 0.14 0.25 0.24 0.17 0.23 0.63;
0.30 0.16 0.25 0.38 0.94 0.55 0.36 0.45 0.58 0.39 0.54 0.65 0.57 0.15 0.14 0.55 0.37 0.35 0.32 0.54 0.25 0.64 0.47 0.83 0.13;
0.21 0.23 0.56 0.67 0.68 0.77 0.77 0.76 0.65 0.43 0.45 0.32 0.12 0.16 0.54 0.61 0.87 0.56 0.72 0.75 0.32 0.34 0.54 0.65 0.43;
0.30 0.16 0.25 0.38 0.94 0.55 0.36 0.45 0.58 0.39 0.54 0.65 0.57 0.15 0.14 0.55 0.37 0.35 0.32 0.54 0.25 0.64 0.47 0.83 0.13;
0.56 0.76 0.98 0.77 0.32 0.45 0.58 0.65 0.71 0.89 0.12 0.31 0.04 0.22 0.25 0.34 0.43 0.54 0.65 0.73 0.85 0.91 0.12 0.21 0.89;
0.11 0.53 0.34 0.46 0.75 0.81 0.44 0.34 0.23 0.21 0.28 0.34 0.41 0.46 0.41 0.49 0.52 0.53 0.72 0.14 0.25 0.24 0.17 0.23 0.63;
0.56 0.76 0.98 0.77 0.32 0.45 0.58 0.65 0.71 0.89 0.12 0.31 0.04 0.22 0.25 0.34 0.43 0.54 0.65 0.73 0.85 0.91 0.12 0.21 0.89;
0.30 0.16 0.25 0.38 0.94 0.55 0.36 0.45 0.58 0.39 0.54 0.65 0.57 0.15 0.14 0.55 0.37 0.35 0.32 0.54 0.25 0.64 0.47 0.83 0.13]

//Anzahl der Versuche
m=5
//Anzahl der Spalten bzw. Daten
n=25
//Schleife 1 bis m
for i=1:m
    M=grand(u,"nor",0,1)
    Mittelwert=mean(M)//Der arithmetischen Mittelwert
    var=variance(M)//Die Varianz
    sig=stdev(M)//Die empirische Standardabweichung
    xAchse = linspace(min(M),max(M),m)//
    gauss = 1/(sig * sqrt(2 * %pi)) * exp( - ((M - Mittelwert).^2)/(2 * var))//Verteilungsdichte

//sortieren der Messwerte (Aufsteigend)
xsort = gsort(M,"g","i");// Aufsteigend sortieren
//for i=1:m//Die Verteilungsfunktion // Muss die Schleife noch mit rein oder nicht?
F(i) = cdfnor("PQ",m,Mittelwert,sig)
//Call
tic
end
    //end
   
//Abbildungen
set(scf(),"figure_name","Absolute Häufigkeit")

subplot(221)
histplot(40,M,normalization = %f)
xtitle("Absolute Häufigkeit", "Werte","Häufigkeit")

subplot(222)
histplot(40,M,normalization = %t)
xtitle("Relative Häufigkeit","Werte", "")

subplot(223)
a = gca()
plot(M,gauss)
a.children.children.thickness = 3
histplot(40,M)
xtitle("Relative Häufigkeit Verteilungsdichte ", "Werte","")

subplot(224)
a = gca()
plot(xAchse,F)
a.children.children.thickness = 3
xtitle("Verteilungsfunktion ","Werte","")
 
 
Andreas Goser
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     Beitrag Verfasst am: 18.12.2014, 12:33     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Ich sags mal so, wenn ich Peter1987 davon überzeugen kann unter MATLAB zu arbeiten, dann schreibe ich den Code gerne auf MATLAB um und löse die ggf. auftretenden Problem mit negativen Werten. Bitt per PN den Namen der Hochschule schicken und ich finde bestimmt eine existierende MATLAB Lizenz.

Andreas
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Peter1987
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Beiträge: 1
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     Beitrag Verfasst am: 18.12.2014, 13:57     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Servus,

habe meinen Code aktualisiert.

Erhalte aber dennoch negative Werte in der generierten Matrix M. Hoffe Ihr könnt mir trotzdem helfen!

Code:

//Bereinigen der Konsole
clc
//Löschen der Variablen
clear
//Parameterfestlegung

//die Zeilen bilden die Schwankungen der Technologien 1-15 und die Spalten 1- 25 die jeweiligen Durchläufe
//aus den die Schwankungswerte der Technologien resultieren
u=[0.80 0.6 0.5 0.8 0.9 0.5 0.6 0.5 0.8 0.9 0.4 0.65 0.7 0.85 0.4 0.65 0.7 0.85 0.32 0.24 0.45 0.54 0.67 0.93 0.33;
0.56 0.76 0.98 0.77 0.32 0.45 0.58 0.65 0.71 0.89 0.12 0.31 0.04 0.22 0.25 0.34 0.43 0.54 0.65 0.73 0.85 0.91 0.12 0.21 0.89;
0.21 0.23 0.56 0.67 0.68 0.77 0.77 0.76 0.65 0.43 0.45 0.32 0.12 0.16 0.54 0.61 0.87 0.56 0.72 0.75 0.32 0.34 0.54 0.65 0.43;
0.11 0.53 0.34 0.46 0.75 0.81 0.44 0.34 0.23 0.21 0.28 0.34 0.41 0.46 0.41 0.49 0.52 0.53 0.72 0.14 0.25 0.24 0.17 0.23 0.63;
0.30 0.16 0.25 0.38 0.94 0.55 0.36 0.45 0.58 0.39 0.54 0.65 0.57 0.15 0.14 0.55 0.37 0.35 0.32 0.54 0.25 0.64 0.47 0.83 0.13;
0.21 0.23 0.56 0.67 0.68 0.77 0.77 0.76 0.65 0.43 0.45 0.32 0.12 0.16 0.54 0.61 0.87 0.56 0.72 0.75 0.32 0.34 0.54 0.65 0.43;
0.30 0.16 0.25 0.38 0.94 0.55 0.36 0.45 0.58 0.39 0.54 0.65 0.57 0.15 0.14 0.55 0.37 0.35 0.32 0.54 0.25 0.64 0.47 0.83 0.13;
0.11 0.53 0.34 0.46 0.75 0.81 0.44 0.34 0.23 0.21 0.28 0.34 0.41 0.46 0.41 0.49 0.52 0.53 0.72 0.14 0.25 0.24 0.17 0.23 0.63;
0.30 0.16 0.25 0.38 0.94 0.55 0.36 0.45 0.58 0.39 0.54 0.65 0.57 0.15 0.14 0.55 0.37 0.35 0.32 0.54 0.25 0.64 0.47 0.83 0.13;
0.21 0.23 0.56 0.67 0.68 0.77 0.77 0.76 0.65 0.43 0.45 0.32 0.12 0.16 0.54 0.61 0.87 0.56 0.72 0.75 0.32 0.34 0.54 0.65 0.43;
0.30 0.16 0.25 0.38 0.94 0.55 0.36 0.45 0.58 0.39 0.54 0.65 0.57 0.15 0.14 0.55 0.37 0.35 0.32 0.54 0.25 0.64 0.47 0.83 0.13;
0.56 0.76 0.98 0.77 0.32 0.45 0.58 0.65 0.71 0.89 0.12 0.31 0.04 0.22 0.25 0.34 0.43 0.54 0.65 0.73 0.85 0.91 0.12 0.21 0.89;
0.11 0.53 0.34 0.46 0.75 0.81 0.44 0.34 0.23 0.21 0.28 0.34 0.41 0.46 0.41 0.49 0.52 0.53 0.72 0.14 0.25 0.24 0.17 0.23 0.63;
0.56 0.76 0.98 0.77 0.32 0.45 0.58 0.65 0.71 0.89 0.12 0.31 0.04 0.22 0.25 0.34 0.43 0.54 0.65 0.73 0.85 0.91 0.12 0.21 0.89;
0.30 0.16 0.25 0.38 0.94 0.55 0.36 0.45 0.58 0.39 0.54 0.65 0.57 0.15 0.14 0.55 0.37 0.35 0.32 0.54 0.25 0.64 0.47 0.83 0.13]

//Anzahl der Versuche
m=1
//Anzahl der Spalten bzw. Daten
n=25
//Schleife 1 bis m
for i=1:m
    M=grand(u,"nor",0,1)
    Mittelwert=mean(M)//Der arithmetischen Mittelwert
    var=variance(M)//Die Varianz
    sig=stdev(M)//Die empirische Standardabweichung
    xAchse = linspace(min(M),max(M),length(M))//
    gauss=1/(sig * sqrt(2 * %pi)) * exp( - ((xAchse - Mittelwert).^2)/(2 * var))//Verteilungsdichte
   
//sortieren der Messwerte (Aufsteigend)
xsort = gsort(M,"g","i");// Aufsteigend sortieren
for i=1:length(xsort)//Die Verteilungsfunktion // Muss die Schleife noch mit rein oder nicht?
F(i) = cdfnor("PQ",xsort(i),Mittelwert,sig)
//Call
tic
end
   end
   
//Abbildungen
set(scf(),"figure_name","")

subplot(221)
histplot(40,M,normalization = %f)
xtitle("Absolute Häufigkeit", "Werte","Häufigkeit")

subplot(222)
histplot(40,M,normalization = %t)
xtitle("Relative Häufigkeit","Werte", "")

subplot(223)
a = gca()
plot(xAchse,gauss)
a.children.children.thickness = 3
histplot(40,M)
xtitle("Relative Häufigkeit Verteilungsdichte","Werte","")

subplot(224)
a = gca()
plot(xAchse,F)
a.children.children.thickness = 3
xtitle("Verteilungsfunktion ","Werte","")
 
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