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[LASLAS]

Hallo,
ich schreibe gerade meine Bachelorarbeit in Elektrotechnik.
Ich habe nun 1.4 Mio. Messwerte aufgenommen und möchte nachweisen, dass diese gleichverteilt sind. Schaut man sich das Histogramm an, so ist klar, dass sie gleichverteilt sind. Nun möchte ich das aber auch anhand von Daten beweisen. Gibt es Kriterien für Gleichverteilung, die anhand von Formeln (automatisiert) aus einer Mänge von Daten erstellt werden können?

Vielen Dank im Voraus.

[bele]

Hallo,

suchst Du das hier: de.wikipedia.org/w/index.php?title=Kolmogorow-Smirnow-Test ?

Wenn Du das mit einer "Menge" Daten machen willst, bietet sich R und die Funktino ks.test() an. Oder wenn Du Python nutzt gibt es in scipy die Funktion scipy.stats.kstest()

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

Ich habe nun 1.4 Mio. Messwerte aufgenommen und möchte nachweisen, dass diese gleichverteilt sind.

Durch Test beweisen, dass eine Stichprobe in einer bestimmten Weise
verteilt ist, geht leider nicht. Allenfalls kannst Du eine Aussage zur
Grundgesamtheit testen, aus der diese Stichprobe stammt.
Diese Aussage (Nullhypothese) "die Daten stammen aus einer
gleichverteilten Grundgesamtheit" kann man wiederum auch nicht
beweisen, sondern nur nicht-zurückweisen. Bei 1,4 Millionen
Datenpunkten reichen aber schon winzige Abweichungen von
der Gleichverteilung aus, um die Hypothese zu verwerfen.

Aber bei eben 1,4 Millionen Datenpunkten sollte doch die
Deskriptivstatistik ausreichen, um den Grad der Abweichung/
Überenstimmung mit der Gleichverteilung fast fehlerfrei bestimmen
zu können? Absolut perfekte Gleichverteilung in der Grundgesamtheit
wird man normalerweise sowieso nicht annehmen, oder gibt
es eine theoretische Begründung dieser Annahme?

Mit freundlichen Grüßen

P.