如何适应直方图正常吗?

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安德里亚Carobbi 2022年3月12日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/1669944-how-do-i-fit-a-histogram-properly

评论道: 安德里亚Carobbi2022年3月14日

DATA.txt

我有一个向量的数据,我需要构建一个直方图和符合正态分布(应该是正常的数据)。适合似乎不错,但x平方分布检验一直失败。

我尝试这种方式,加载数据在数据变量e

                          
                          %首先满足
                         
                          适合= e;
                         
                          媒体=意味着(适合)
                         
                          sig =性病(适合)
                         
                          w =团体/ 3;
                         
                          nbin =圆((max()分钟(适合))/ (w))
                         
                          % rebin(如果th配合不好,尝试删除数据在3σ)
                         
                          %明显适合
                         
                          %配合= e (e > = (media-3 * sig) & e < =(媒体+ 3 * sig));
                         
                          %媒体=意味着(适合)
                         
                          %团体=性病(适合)
                         
                          % w =团体/ 3;
                         
                          % nbin =圆((max()分钟(适合))/ (w))
                         
                          图(“名字”,“双眼”)
                         
                          histfit(健康,nbin);%的直方图e符合高斯
                         
                          fitBoth = fitdist(健康,“正常”);%做出适当的适合的参数
                         
                          %不确定fitdist使用nbin或如何通过提供价值
                         
                          μ= fitBoth.mu;%得到合适的参数
                         
                          σ= fitBoth.sigma;
                         
                          str = [‘\μ= 'num2str(μ)换行符“\σ= 'num2str(σ)];
                         
                          注释(“文本框”(0.785773044110552 - 0.757296497913367 0.108809663250367 - 0.141321044546851),“字符串”str,“FitBoxToText”,“上”,“字形大小”,18岁,“EdgeColor”,“红色”);
                         
                          (h p st) = chi2gof(健康,“NBins”nbin,“提供”fitBoth)%应该使用fitdist的期望值,对吧?

μ、σ结果兼容旧的数据是正常的工作。然而hypotesis chi2测试一直拒绝。

的代码是最新的尝试,我也试过这样做“手动”,得到的计数与histcounts本,但我被困在“预期”值适合。

最后,μ、σ的适应是完全相同的我离均值和标准功能,这是可疑的,又一次我没有得到这样一个“好”如何能使测试失败。

提前谢谢你

答案(1)

明星黾 2022年3月12日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/1669944-how-do-i-fit-a-histogram-properly answer_915924

使用 chi2gof 评估曲线拟合的回归可能不合适。

                              T1 = readtable (“//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/uploaded_files/924499/DATA.txt”,“VariableNamingRule”,“保存”)
                             
                                 T1 =3852×2表
                                
Var1Var2___________2.9383 2.8468 2.835 {‘}{‘}{‘}2.8405 2.844 2.8718 {‘}{‘}{‘}2.8777 {‘}2.9787 3.107 3.0433 {‘}{‘}{‘}3.1335 3.236 3.1597 {‘}{‘}{‘}3.3902 3.6265 3.5122 {‘}{‘}{' '}

                              Var2_NotEmpty = nnz (~ ismember (T1 {: 2}, {' '}))
                             
                                Var2_NotEmpty = 0

                              (h p统计)= chi2gof (T1 {1}:,)
                             
                                h = 1

                                p = 8.8933 e-25

                                 统计=结构体字段:
                                
                                 chi2stat: 129.2784 df: 7边缘:[1.5065 1.8651 2.2238 2.5824 2.9410 3.2996 3.6583 4.0169 4.3755 4.7341 5.0928]O: [26 39 192 626 986 948 673 234 73 55] E: [12.1793 62.8378 236.6779 580.9630 929.9377 970.9949 661.3803 - 293.7915 85.0633 - 18.1742)

这似乎我确认数据是正态分布的。

。

3评论
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明星黾 2022年3月12日

我不懂拒绝的假设数据是正态分布的。我能想到的其他分析表明,假设数据是正态分布是适当的。

T1 = readtable (“//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/uploaded_files/924499/DATA.txt”,“VariableNamingRule”,“保存”)

T1 =3852×2表

Var1 Var2 ______ _____2.9383 2.8468 2.835 {‘}{‘}{‘}2.8405 2.844 2.8718 {‘}{‘}{‘}2.8777 {‘}2.9787 3.107 3.0433 {‘}{‘}{‘}3.1335 3.236 3.1597 {‘}{‘}{‘}3.3902 3.6265 3.5122 {‘}{‘}{' '}

Var2_NotEmpty = nnz (~ ismember (T1 {: 2}, {' '}))

Var2_NotEmpty = 0

图

histfit (T1 {: 1})

(h p统计)= chi2gof (T1 {1}:,)

h = 1

p = 8.8933 e-25

统计=结构体字段:

chi2stat: 129.2784 df: 7边缘:[1.5065 1.8651 2.2238 2.5824 2.9410 3.2996 3.6583 4.0169 4.3755 4.7341 5.0928]O: [26 39 192 626 986 948 673 234 73 55] E: [12.1793 62.8378 236.6779 580.9630 929.9377 970.9949 661.3803 - 293.7915 85.0633 - 18.1742)

pd = fitdist (T1 {: 1},“正常”)

pd =

NormalDistribution正态分布μ= 3.3359[3.31888,3.35291]σ= 0.538644 (0.526879,0.550949)

图

probplot (T1 {: 1});

。

安德里亚Carobbi 2022年3月14日

嗯,我拒绝hypotesis因为测试说我的。我同意你的观点,数据确实是正常的,即使是看着他们,但是如果测试他们不是说,我不能说他们的结果。

我的问题是主要的如果我做错了什么,导致我不能告诉这些代币是如何工作的,即使我查找他们的代码。我的意思是,我和尼格使直方图,不错,但fitdist函数装箱使用适合(我知道histfit使用fitdist但我得到的参数是如何从fitdist计算)?帮助我读,如果没有数据审查的函数计算均值和西格玛和把它的数据,这可能解释为什么怀疑我的结果是好的。我可以fitdist用另一种方法,像max火险隐患或最小化chi2吗?最后,我可以指定一整套chi2参数的函数,但并不是我想要的规则和方法的函数来检查使用。

我问一个朋友试图做同样的根,结果符合比我从MatLab的好一点,所以我很想知道我做错了这里的一切。如果我所做的都是正确的,我可以接受结果毕竟说数据不正常,继续前进,我不需要不惜任何代价要正常的数据(说他们的工作是非常少的数据来wrok),我需要理解如果我丢失的东西。

问这么多我真的很抱歉,但是我被困在这些部分的分析三个星期了。

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