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Transformation unkorrelierter Variablen
 

Towely
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     Beitrag Verfasst am: 07.01.2019, 12:51     Titel: Transformation unkorrelierter Variablen
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Hallo,

Ich beschäftige mich zur Zeit mit Wahrscheinlichkeitsberechnungen und bin auf den Ausdruck Korrelationskoeffizient gestoßen der, so wie ich das verstanden habe, den Grad des linearen Zusammenhangs zwischen zwei oder mehreren Variablen darstellt.
Meine Frage ist nun wie ich zwei zufälligen nicht korrelierte Datensätzen, mit gleichem Mittelwert und gleicher Standardabweichung (z.B. zwei zufällige Kräfte, die auf ein Bauteil wirken) so berechnen lassen kann, dass sie mit einem Korrelationskoeffizienten von z.B. 0,40 korreliert berechnet werden?


Ich hoffe die Frage ist verständlich gestellt und danke im Vorraus. Unten die codes der Kräfte.

Code:

M=10000;
mu=1;
sigma=0.2;
roh=0.4  %Korrelationskoeffizient
F1=normrnd(mu,sigma,M,1);
F2=normrnd(mu,sigma,M,1);
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 07.01.2019, 14:00     Titel:
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Hallo,

schau mal hier:
https://de.mathworks.com/matlabcent.....rrelated-random-variables
Grüße,
Harald
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Towely
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     Beitrag Verfasst am: 07.01.2019, 14:43     Titel:
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Da habe ich mich auch schon durchgekämpft, aber hätte gehofft es gibt eine einfachere Lösung für mein Beispiel weil ich nicht ganz verstehe warum das nur über eine Matrix gehen soll? Sad
So wie ich das verstanden habe, sollte ich ja Werte für die beiden Kräfte rausbekommen die zwar zufällig sind aber eben einen Zusammenhang von diesem Korrelationskoeffizienten haben?
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 07.01.2019, 16:28     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

man kann aber allgemein nur unkorrelierte Zufallszahlen erzeugen und die Korrelation nachträglich einbauen.
Eine Alternative kann copurnd sein. Da werden aber gleichverteilte Zufallszahlen erzeugt und nachträglich zurücktransformiert.

Grüße,
Harald
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Towely
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     Beitrag Verfasst am: 07.01.2019, 17:04     Titel:
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Hallo,

Die Korrelation nachträglich einbauen wäre eh mein Ziel. Ich habe jetzt im Netz noch ein Beispiel gefunden bei dem ich aber leider nicht so ganz durchblicke und das bei mir auch nichtmal funktioniert :/ Matlab streikt schon bei folgendem Befehl
"u = stdnormal_rnd(2, M);"
Vlt kommt mit dieser "Hilfe" jemand drauf, obwohl das so aussieht als müsste man sich mit diesem Thema sehr gut auskennen xD
Ich schreibs mal rein und hoffe auf Hilfe Very Happy

LG

Code:
%% Eingabe der normalverteilten und korrelierten Kräfte F1 und F2 [kN]
mu_F=625; %Mittelwert Kräfte [kN]
sigma_F=230; %Standardabweichung der Kräfte [kN]
rho_12=0.4; %Korrelationskoeffizient beider Kräfte

% Korrelation im Standard Gauss Raum
V = sigma_F/mu_F;
rhop = rho_12*V/sqrt(log(V^2+1)); %rho'

% Cholesky Faktorisierung für Transformation
correlation = [1, rhop; rhop, 1];
L = chol(correlation);

% Simulation des unabhängigen Standard Gauss Raums
u = stdnormal_rnd(2, M);

% Transformation zu korreliertem Standard Gauss Raum
v = L'*u; %L' = untere Dreiecksmatrix

% Transformation der ersten Variablen F1 in Originalraum
F1=v(1,:);
s1 = sqrt(log((sigma_F/mu_F)^2+1));
m1 = mu_F*exp(-s1^2/2);
m1*exp(F1*s1);

% Transformation der zweiten Variablen F2 in den Originalraum
F2=v(2,:);
F2 = F2*sigma_F + mu_F;
Mittelwert_F1=mean(F1) %Mittelwerte der Kräfte F1 und F2 [kN] Mittelwert_F2=mean(F2)

% Plot der Kraftverteilung im Originalraum
figure;
plot(F1, F2, "*");
xlabel ('F1 [kN]');
ylabel('F2 [kN]');
title('Verteilung der Kräfte F1 und F2 [kN]','fontsize', 14)
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Towely
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     Beitrag Verfasst am: 07.01.2019, 19:02     Titel:
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Hab eine Möglichkeit Gefunden!
Danke nochmal für die Antworten Wink

Grüße
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 08.01.2019, 00:30     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

wenn du eine Möglichkeit findest, poste sie bitte auch.
Dann haben auch Leute was davon, die später noch auf den Thread stoßen.

Grüße,
Harald
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Towely
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     Beitrag Verfasst am: 08.01.2019, 11:50     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Es funktioniert wie in dem Code den ich geschickt habe, nur muss man in der Zeile der Simulation des unabhängigen Standard Gauss Raum den Code ändern zu u = randn(2, M);
Warum man das so kompliziert machen muss weiß ich noch nicht aber ich bekomme für mein anderes Beispiel sinnvolle Ergebnisse.

Grüße
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