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Statistische Methoden der Datenanalyse - HEPHY

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Normalverteilung<br />

<strong>Statistische</strong> Metoden<br />

<strong>der</strong> <strong>Datenanalyse</strong><br />

Einleitung<br />

R. Frühwirth<br />

Simulation von diskreten<br />

Zufallsvariablen<br />

Allgemeine <strong>Methoden</strong><br />

Alternativverteilung<br />

Binomialverteilung<br />

Poissonverteilung<br />

Multinomialverteilung<br />

Simulation von stetigen<br />

Zufallsvariablen<br />

Allgemeine <strong>Methoden</strong><br />

Exponentialverteilung<br />

Normalverteilung<br />

Multivariate<br />

Normalverteilung<br />

Gamma-,χ 2 -, t- und<br />

F-Verteilung<br />

Verfahren von Box und Muller<br />

Sind u 1 und u 2 zwei unabhängige, gleichverteilte Zufallsgrößen,<br />

so sind<br />

x 1 = √ −2 ln u 1 cos(2πu 2 )<br />

x 2 = √ −2 ln u 1 sin(2πu 2 )<br />

standardnormalverteilt und unabhängig.<br />

In Matlab:<br />

% Zufallszahlen aus <strong>der</strong> Standardnormalverteilung<br />

% Box - Muller - Verfahren<br />

function r= simulate_boxmuller (n)<br />

% r ... Matrix <strong>der</strong> Größe 2 mal n<br />

u= rand (2 ,n);<br />

z= sqrt ( -2* log (u (1 ,:)));<br />

r (1 ,:)= z.* cos (2* pi*u (2 ,:));<br />

r (2 ,:)= z.* sin (2* pi*u (2 ,:));<br />

R. Frühwirth <strong>Statistische</strong> Metoden<strong>der</strong> <strong>Datenanalyse</strong> 581/587

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