Verileri İstenen Ortalama ve Standart Sapmaya Dönüştürün

Veri kümemi geçerli ortalamasından standart sapmasından hedef ortalamaya ve standart sapmaya dönüştürmek için bir yöntem arıyorum. Temel olarak, dispersiyonu küçültmek / genişletmek ve tüm sayıları ortalamaya ölçeklemek istiyorum.

Biri standart sapma için ve diğeri ortalama için olmak üzere iki ayrı doğrusal dönüşüm yapmak için işe yaramaz. Hangi yöntemi kullanmalıyım?

Çözüm muhtemelen, SD4 ile bir veri kümesinde 1.02 noktasının ve veri kümesinin ortalamasını 0.5'e ve SD'nin 0.1667'ye ayarlanması durumunda ortalama 0.88'in dönüştürüldüğü bir örneğe uygulanabilir mi? Noktanın yeni değeri nedir?

data-transformation standard-deviation mean

— sissypants
kaynak

Eğer

, o zaman

. Bu yardımcı olur mu?

Y = a X + b

$Y = aX + b$

E (Y) = a E (X) + b

$E(Y) = a E(X) + b$

V a r (Y) = a^{2} V a r (X)

$Var(Y) = a^2 Var(X)$

— ocram

@ocram, bence bu bir cevap (ve iyi bir cevap) ...

— Peter Ellis

@PeterEllis: Teşekkürler! O zaman bir cevap yapacağım :-)

— ocram

@ocram Cevabınız için çok teşekkür ederim, ihtiyacım olan şey bu. Ama örnek bir hesaplama yapabilir misiniz? Açıkçası, çok az istatistik geçmişim var. Daha fazla ayrıntıya sahip olmak için

— yazımı

$\{x_i\}$ $m_1$ $s_1$ $m_2$ $s_2$

Sonra tüm değerlerinizi çarpın $\frac{s_2}{s_1}$ $m_1 \times \frac{s_2}{s_1}$ $s_2$

Şimdi ekleniyor $m_2 - m_1 \times \frac{s_2}{s_1}$ $m_2$ $s_2$

$\{y_i\}$

y_{i} = m_{2} + (x_{i} - m_{1}) \times \frac{s_{2}}{s_{1}}

$y_i= m_2+ (x_i- m_1) \times \frac{s_2}{s_1}$

m_{2}

$m_2$

s_{2}

$s_2$

$0$

— Henry
kaynak

Teşekkürler, açık ve yararlı bir açıklama.

— asmgx