<\/p>\n
Die Faustregel<\/b> , manchmal auch 68-95-99,7-Regel genannt, besagt, dass f\u00fcr einen gegebenen Datensatz mit einer Normalverteilung:<\/span><\/p>\n In diesem Tutorial erkl\u00e4ren wir, wie man die Faustregel in R auf einen bestimmten Datensatz anwendet.<\/span><\/p>\n Die Funktion pnorm()<\/strong> in R gibt den Wert der kumulativen Dichtefunktion der Normalverteilung zur\u00fcck.<\/span><\/p>\n Diese Funktion verwendet die folgende grundlegende Syntax:<\/span><\/p>\n pnorm(q, Mittelwert, SD)<\/strong><\/span><\/p>\n Gold:<\/span><\/p>\n Mit der folgenden Syntax k\u00f6nnen wir die Fl\u00e4che unter der Normalverteilungskurve ermitteln, die zwischen verschiedenen Standardabweichungen liegt:<\/span><\/p>\n Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir best\u00e4tigen:<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie die Faustregel bei verschiedenen Datens\u00e4tzen in der Praxis angewendet werden kann.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben einen normalverteilten Datensatz mit einem Mittelwert von 7<\/strong> und einer Standardabweichung von 2,2<\/strong> .<\/span><\/p>\n Mit dem folgenden Code k\u00f6nnen wir ermitteln, welche Werte 68 %, 95 % und 99,7 % der Daten enthalten:<\/span><\/p>\n Aus dieser Ausgabe k\u00f6nnen wir sehen:<\/span><\/p>\n Stellen Sie sich vor, wir haben einen normalverteilten Datensatz mit einem Mittelwert von 100 und einer Standardabweichung von 5.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir m\u00f6chten wissen, wie viel Prozent der Daten in dieser Verteilung zwischen den Werten 99<\/strong> und 105<\/strong> liegen.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die Funktion pnorm(<\/strong> ) verwenden, um die Antwort zu finden:<\/span><\/span><\/p>\n Wir sehen, dass 42,06 %<\/strong> der Daten f\u00fcr diese Verteilung zwischen den Werten 99 und 105 liegen.<\/span><\/p>\n So wenden Sie die Faustregel in Excel an<\/a> Die Faustregel , manchmal auch 68-95-99,7-Regel genannt, besagt, dass f\u00fcr einen gegebenen Datensatz mit einer Normalverteilung: 68 % der Datenwerte liegen innerhalb einer Standardabweichung vom Mittelwert. 95 % der Datenwerte liegen innerhalb von zwei Standardabweichungen vom Mittelwert. 99,7 % der Datenwerte liegen innerhalb von drei Standardabweichungen vom Mittelwert. In diesem Tutorial erkl\u00e4ren wir, wie man […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n\n
Anwendung der Faustregel in R<\/strong><\/span><\/h3>\n
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#find area under normal curve within 1 standard deviation of mean<\/span>\npnorm(1) - pnorm(-1)\n\n[1] 0.6826895\n\n#find area under normal curve within 2 standard deviations of mean<\/span> \npnorm(2) - pnorm(-2)\n\n[1] 0.9544997\n\n#find area under normal curve within 3 standard deviations of mean<\/span> \npnorm(3) - pnorm(-3)\n\n[1] 0.9973002\n<\/strong><\/pre>\n\n
Beispiel 1: Anwenden der empirischen Regel auf einen Datensatz in R<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define mean and standard deviation values<\/span>\nmean=7<\/span>\nsd=2.2<\/span>\n\n#find which values contain 68% of data<\/span>\nmean-2.2; mean+2.2\n\n[1] 4.8\n[1] 9.2\n\n#find which values contain 95% of data\n<\/span>mean-2*2.2; mean+2*2.2\n\n[1] 2.6\n[1] 11.4\n\n#find which values contain 99.7% of data\n<\/span>mean-3*2.2; mean+3*2.2\n\n[1] 0.4\n[1] 13.6\n<\/strong><\/pre>\n\n
Beispiel 2: Bestimmen Sie, wie viel Prozent der Daten zwischen bestimmten Werten liegen<\/strong><\/span><\/h3>\n
#find area under normal curve between 99 and 105<\/span>\npnorm(105, mean=100, sd=5) - pnorm(99, mean=100, sd=5)\n\n[1] 0.4206045\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Probleme bei der Anwendung von Faustregeln<\/a>
Faustregelrechner<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"