{"id":1137,"date":"2023-07-27T13:02:39","date_gmt":"2023-07-27T13:02:39","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/erzeugen-sie-eine-normalverteilung-in-r\/"},"modified":"2023-07-27T13:02:39","modified_gmt":"2023-07-27T13:02:39","slug":"erzeugen-sie-eine-normalverteilung-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/erzeugen-sie-eine-normalverteilung-in-r\/","title":{"rendered":"So generieren sie eine normalverteilung in r (mit beispielen)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen in R schnell eine<a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/die-normalverteilung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Normalverteilung<\/a> generieren, indem Sie die Funktion <strong>rnorm()<\/strong> verwenden, die die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>rnorm(n, mean=0, sd=1)<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>n:<\/strong> Anzahl der Beobachtungen.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Mittelwert:<\/strong> Durchschnitt der Normalverteilung. Der Standardwert ist 0.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>sd:<\/strong> Standardabweichung der Normalverteilung. Der Standardwert ist 1.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dieses Tutorial zeigt ein Beispiel f\u00fcr die Verwendung dieser Funktion zum Generieren einer Normalverteilung in R.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Verwandt:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/dnorm-pnorm-rnorm-qnorm-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Eine Anleitung zu dnorm, pnorm, qnorm und rnorm in R<\/a><\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Erzeugen einer Normalverteilung in R<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie man eine Normalverteilung in R generiert:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#make this example reproducible\n<span style=\"color: #000000;\">set.seed(1)<\/span>\n\n#generate sample of 200 obs. that follows normal dist. with mean=10 and sd=3<\/span>\ndata &lt;- rnorm(200, mean=10, sd=3)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first 6 observations in sample\n<\/span>head(data)\n\n[1] 8.120639 10.550930 7.493114 14.785842 10.988523 7.538595\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen den Mittelwert und die Standardabweichung dieser Verteilung schnell ermitteln:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#find mean of sample\n<span style=\"color: #000000;\">mean(data)\n\n[1] 10.10662\n<\/span>\n#find standard deviation of sample\n<span style=\"color: #000000;\">sd(data)\n\n[1] 2.787292\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen auch ein schnelles Histogramm erstellen, um die Verteilung der Datenwerte zu visualisieren:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\">hist(data, col=' <span style=\"color: #008000;\">steelblue<\/span> ')\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11442 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/normaldistr1.png\" alt=\"Erzeugen Sie eine Normalverteilung in R\" width=\"452\" height=\"451\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen sogar einen <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/shapiro-wilk-test-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Shapiro-Wilk-Test<\/a> durchf\u00fchren, um zu sehen, ob der Datensatz aus einer normalen Population stammt:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\">shapiro.test(data)\n\n\tShapiro-Wilk normality test\n\ndata:data\nW = 0.99274, p-value = 0.4272\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der p-Wert des Tests betr\u00e4gt <strong>0,4272<\/strong> . Da dieser Wert nicht kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir davon ausgehen, dass die Stichprobendaten aus einer normalverteilten Grundgesamtheit stammen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dieses Ergebnis sollte nicht \u00fcberraschen, da wir die Daten mit der Funktion <strong>rnorm()<\/strong> generiert haben, die nat\u00fcrlich eine Zufallsstichprobe von Daten aus einer Normalverteilung generiert.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/zeichnen-sie-die-normalverteilung-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">So zeichnen Sie eine Normalverteilung in R auf<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/dnorm-pnorm-rnorm-qnorm-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Eine Anleitung zu dnorm, pnorm, qnorm und rnorm in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/shapiro-wilk-test-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">So f\u00fchren Sie einen Shapiro-Wilk-Test auf Normalit\u00e4t in R durch<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sie k\u00f6nnen in R schnell eineNormalverteilung generieren, indem Sie die Funktion rnorm() verwenden, die die folgende Syntax verwendet: rnorm(n, mean=0, sd=1) Gold: n: Anzahl der Beobachtungen. 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