4. rand() zwischen -1 und 1

rand() zwischen -1 und 1

  • J

    TheTester schrieb:

    Ich bleibe dabei das die obigen Ergebnisse ziemlich daneben sind.

    Ja, das sehe ich auch so. Bei mir kommen deutlich andere Ergebnisse raus, allerdings ziehe ich ein bißchen öfter, damit's nicht so rauscht... und ja, man kann es auch als 585-fache Ausführung eines Tests mit 0 Aussagekraft werten, aber ich denk das bringt einen nicht wirklich weiter.

    Wo hast Du eigentlich die Aussage mit den 30 Stichproben für die normalverteilte ZV her?

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  • T

    Jester schrieb:

    Wo hast Du eigentlich die Aussage mit den 30 Stichproben für die normalverteilte ZV her?

    Müsst ich nachschauen, IMHO kommt das aus dem zentralen Grenzwertsatz, das für ein n >= 30 das arithmetische Mittel der Stichprobe gegen eine Normalverteilung strebt.

    EDIT: Was ich noch vergessen habe n ist die Länge der Stichprobe.

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  • N

    Aber wäre diese Abweichung nicht durchaus im Rahmen des Linearen Kongruenzgenerators rand() (natürlich eher in Ausnahmefällen)? Klar kann man dabei nicht mehr von Gleichverteilung sprechen. Ich erhalte zwar auch kleinere Abweichungen, aber vereinzelt könnte sowas doch auftreten, oder?

    @ontos: Bist du dir sicher, dass du den Code richtig implementiert hast? Oder hast du evtl. mehrmals srand() aufgerufen?

    BTW:

    Jester schrieb:

    Nexus schrieb:

    Oder war das nur ein Trollpost?

    Nah komm, reiß dich zusammen.

    Sorry, ich meinte das nicht persönlich. Aber in letzter Zeit kann man sich echt nicht mehr sicher sein... Tut mir echt leid, wenn der Vorschlag ernst gemeint war, ich wollte nicht beleidigend wirken.

    Aber du musst zugeben: eine Lösungsvariante, die nur komplizierter ist, dabei aber keinen Vorteil bringt, ist wohl schon trollverdächtig. Vor allem, wenn vorher gerade eine kurze, optimale Variante gepostet wurde, die das Gleiche macht.

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  • M

    Ich denke, am sichersten wärs, wenn der OT seinen Code mal postet, anstatt dass wir drüber diskutieren, wie unwahrscheinlich ein solches Ergebnis ist 😉

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  • T

    Michael E. schrieb:

    Ich denke, am sichersten wärs, wenn der OT seinen Code mal postet, anstatt dass wir drüber diskutieren, wie unwahrscheinlich ein solches Ergebnis ist 😉

    Uhm ist das nich sein Code?

    RDir[0] = (int)(rand()/(RAND_MAX / 3)-1);//[-1 1]

    Natürlich müsste man noch den seed kennen aber kann gut sein das er nur rand() aufgerufen hat.

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  • N

    Aber er postete ja seine "probability distribution", nachdem er die Vorschläge erhalten hatte...

    Von daher würde ich eventuell noch ein bisschen warten mit Diskutieren 🙂

    @ ontos: Poste doch bitte noch einmal den Code, den du für die Wahrscheinlichkeitsverteilung benutzt hast 😉

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  • T

    Nexus schrieb:

    Aber er postete ja seine "probability distribution", nachdem er die Vorschläge erhalten hatte...

    Von daher würde ich eventuell noch ein bisschen warten mit Diskutieren 🙂

    Ah, hatte das dann anders verstanden, dachte er hat die Verteilung von seinem ersten Durchlauf noch nachgereicht, da sie seinem geschilderten Problem im ersten Post entsprach (zuviele -1 und 0). 🙂

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  • N

    TheTester schrieb:

    Nexus schrieb:

    Aber er postete ja seine "probability distribution", nachdem er die Vorschläge erhalten hatte...

    Von daher würde ich eventuell noch ein bisschen warten mit Diskutieren 🙂

    Ah, hatte das dann anders verstanden, dachte er hat die Verteilung von seinem ersten Durchlauf noch nachgereicht, da sie seinem geschilderten Problem im ersten Post entsprach (zuviele -1 und 0). 🙂

    Auch möglich 🙂
    Aber warten wir doch einfach, bis er seinen Code noch einmal postet 😉

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  • J

    TheTester schrieb:

    Müsst ich nachschauen, IMHO kommt das aus dem zentralen Grenzwertsatz, das für ein n >= 30 das arithmetische Mittel der Stichprobe gegen eine Normalverteilung strebt.

    EDIT: Was ich noch vergessen habe n ist die Länge der Stichprobe.

    Also ich kenne den Satz nur mit n gegen unendlich und nicht mit n>=30. Das erklärt aber auch nicht. Aber das hat doch auch nichts mit der Anzahl der nötigen Stichproben um verlässliche Aussagen über eine normalverteilte Zufallsvariable zu treffen. 😕

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  • T

    Jester schrieb:

    TheTester schrieb:

    Müsst ich nachschauen, IMHO kommt das aus dem zentralen Grenzwertsatz, das für ein n >= 30 das arithmetische Mittel der Stichprobe gegen eine Normalverteilung strebt.

    EDIT: Was ich noch vergessen habe n ist die Länge der Stichprobe.

    Also ich kenne den Satz nur mit n gegen unendlich und nicht mit n>=30. Das erklärt aber auch nicht. Aber das hat doch auch nichts mit der Anzahl der nötigen Stichproben um verlässliche Aussagen über eine normalverteilte Zufallsvariable zu treffen. 😕

    Jou, mit n gegen unendlich ist ja auch richtig, asymptotisch gesehen geht es dann gegen eine Normalverteilung. Was praktisch ist, da damit dann mit den üblichen Formeln der NV Konfidenzintervalle bestimmt werden können auch wenn die Daten selbst einer unbekannten Verteilung folgen.

    Der Wert 30 (für Mittelwertschätzung), scheint wohl aus praktischer Erfahrung zu stammen, ich hab noch mal nachgeschaut und es wird auch nur erwähnt das wohl ab einer Stichprobengröße von 30 die Ergebnisse (was die Mittelwertschätzung angeht) akzeptabel sind, für die Varianz sind wohl Stichproben ab 100 Elementen nötig. Genauer kann ichs dir leider auch nicht beantworten da ich nur angewandte Statistik hatte 😉

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