Ich suche nach einer Methode, um meinen Datensatz von seinem aktuellen Mittelwert und seiner Standardabweichung in einen Zielmittelwert und eine Zielstandardabweichung umzuwandeln. Grundsätzlich möchte ich die Streuung verkleinern / vergrößern und alle Zahlen auf einen Mittelwert skalieren.
Es funktioniert nicht, zwei separate lineare Transformationen durchzuführen, eine für die Standardabweichung und eine für den Mittelwert. Welche Methode soll ich anwenden?
Könnte die Lösung möglicherweise auf ein Beispiel angewendet werden, bei dem ein Punkt 1.02 in einem Datensatz mit SD .4 und einem Mittelwert von 0.88 transformiert wird, wenn ich den Mittelwert des Datensatzes auf 0.5 und den SD auf 0.1667 anpasse? Was ist der neue Wert des Punktes?
data-transformation
standard-deviation
mean
Sissypants
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Antworten:
Angenommen, Sie beginnen mit dem Mittelwert m 1 und einer Standardabweichung ungleich Null s 1 und möchten eine ähnliche Menge mit dem Mittelwert m 2 und der Standardabweichung s 2 erhalten .{ xich} m1 s1 m2 s2
Dann multiplizieren Sie alle Ihre Werte mit ergibt eine Menge mit dem Mittelwertm1×s2s2s1 und Standardabweichungs2.m1× s2s1 s2
Addiere nun ergibt eine Menge mit dem Mittelwertm2und der Standardabweichungs2.m2- m1× s2s1 m2 s2
Also eine neue Menge mit y i = m 2 + ( x i - m 1 ) × s 2{ yich} hat den Mittelwertm2und die Standardabweichungs2.
Mit den drei Schritten erhalten Sie das gleiche Ergebnis: Den Mittelwert in umwandeln, auf die gewünschte Standardabweichung skalieren; in den gewünschten Mittelwert übersetzen.0
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