{"id":2877,"date":"2024-10-24T17:16:04","date_gmt":"2024-10-24T15:16:04","guid":{"rendered":"https:\/\/ellistat.com\/?post_type=ressource-pedagogiqu&#038;p=2877"},"modified":"2024-10-24T17:16:09","modified_gmt":"2024-10-24T15:16:09","slug":"nicht-normalverteilung","status":"publish","type":"ressource-pedagogiqu","link":"https:\/\/ellistat.com\/de\/ressource-pedagogiqu\/loi-non-normale\/","title":{"rendered":"Nicht-Normalverteilung"},"content":{"rendered":"<p>Der zentrale Grenzwertsatz sagt uns :\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center has-very-light-gray-background-color has-background\">Jedes System, das sich aus der Summe vieler voneinander unabh\u00e4ngiger Faktoren gleicher Gr\u00f6\u00dfenordnung ergibt, erzeugt eine Verteilungsregel, die zu einer Normalverteilung tendiert.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Man kann aber auch umgekehrt argumentieren. Wenn wir eine Gesetzm\u00e4\u00dfigkeit beobachten, die nicht normal ist, dann ist eine der Annahmen des Theorems ung\u00fcltig:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Fall 1: Das System ist nicht das Ergebnis der Summe vieler Faktoren: Es ist vielleicht das Produkt vieler Faktoren oder etwas anderes. In diesem Fall kann das Verteilungsgesetz unterschiedlich sein und in der Regel wird durch eine Transformation (z. B. indem man den Log des Ergebnisses nimmt) wieder eine Normalverteilung erreicht.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Fall 2: Die Faktoren sind nicht unabh\u00e4ngig voneinander\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Fall 3: Die Faktoren sind nicht von gleicher Gr\u00f6\u00dfenordnung :\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Ein Faktor ist vor allen anderen Faktoren vorherrschend. In diesem Fall gilt es, diesen Faktor zu finden, da er allein eine bedeutende Quelle der Variabilit\u00e4t erzeugt.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Ein Ausrei\u00dfer verschmutzt die Verteilung. In diesem Fall sollte die Ursache f\u00fcr den Ausrei\u00dfer gefunden und der Wert beseitigt werden, wenn die Ursache erkl\u00e4rt werden konnte.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>In beiden F\u00e4llen ist es nicht sinnvoll, ein Verteilungsgesetz zu finden, das der beobachteten Variabilit\u00e4t entspricht. Denn dieses Verteilungsgesetz wird im Laufe der Zeit nicht wiederholbar sein, da es auf einen einzigen Parameter zur\u00fcckzuf\u00fchren ist, es hat also keine pr\u00e4diktive Eigenschaft.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Wenn der Ursprung der Nichtnormalit\u00e4t auf Fall 1 zur\u00fcckzuf\u00fchren ist, muss von nun an das entsprechende Verteilungsgesetz gefunden werden, insbesondere wenn man den Prozentsatz der Werte au\u00dferhalb der Toleranz vorhersagen m\u00f6chte. Hierf\u00fcr k\u00f6nnen Sie eine Software wie das <a href=\"https:\/\/ellistat.com\/de\/solutions-data-analysis\/\">Modul Data Analysis<\/a> von Ellistat und \u00fcberpr\u00fcfen Sie die Vorschl\u00e4ge f\u00fcr Verteilungsgesetze, die sich unten im Fenster befinden, um zu sehen, ob eine der Verteilungen die beobachteten Daten wiedergeben kann.<\/p>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"menu-ressource-pedagogique":[],"class_list":["post-2877","ressource-pedagogiqu","type-ressource-pedagogiqu","status-publish","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.4 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Loi non-normale - Ellistat<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Si l\u2019on observe une loi non-normale alors l\u2019une des hypoth\u00e8ses du th\u00e9or\u00e8me central limite n\u2019est pas valide.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/ellistat.com\/de\/padagogische-ressource\/nicht-normalverteilung\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Loi non-normale - 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