2017-12-18 4 views
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Montag ich eine Gestalt wie die folgenden (in einem Papier gefunden) produzieren will enter image description hereeine Gaußsche, um Daten mit Matlab

Ich denke, es histfit

jedoch histfit erfolgt über, doesen't wirklich arbeite mit meinen Daten. Die Balken überschreiten die Kurve. Meine Daten sind nicht wirklich normal verteilt, aber ich möchte alle Bins innerhalb der Kurve mit Ausnahme einiger Ausreißer. Gibt es eine Möglichkeit, ein Gaussian zu passen und es wie in der obigen Abbildung darzustellen?

bearbeiten Dies ist, was histfit(data) enter image description here

Ich möchte eine Gaußsche passen und einige Werte als ouliers halten gegeben hat. Ich muss nur eine Normalverteilung verwenden, wie sie in einem Kalman-Filter verwendet wird, basierend auf der Annahme, dass die Daten normalverteilt sind. Die Tatsache, dass sie nicht wirklich normal verteilt ist, wird sicherlich die Leistung des Filters beeinflussen, aber ich muss sie zuerst mit den Parametern einer Normalverteilung, d. H. Mittelwert und Standard, speisen.

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"Die Balken überschreiten die Kurve" - ​​das ist mit einer zufälligen Probe erwartet - einige Werte werden mehr als erwartet auftreten, andere werden weniger als erwartet auftreten. –

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Bitte bearbeiten Sie Ihre Frage, um einige Beispieldaten, oder zumindest Beispielcode, mit dem Sie versucht haben, zu passen, und die Zahl, die Sie erhalten (was Sie sagen, ist falsch). Ohne zusätzliche Informationen ist es nahezu unmöglich, Ihnen bei der Anpassung Ihrer Daten zu helfen. – Wolfie

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Ich habe gerade meine Frage bearbeitet – Daphnee

Antwort

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Ich bin mir nicht sicher, Sie verstehen, wie eine Passform funktioniert, wenn Ihre Daten ein bisschen gaußsch sind, wird die Funktion die angepasste Kurve basierend auf den Werten plotten, einige Balken werden über einigen darunter sein, alles hängt davon ab, wie die kleinsten Quadrate sind über die gesamte Kurve minimiert. Sie können die Passform nicht zwingen, anders auszusehen, dies ist das Ergebnis des Anpassungsprozesses. Wenn Ihre Daten nicht normal verteilt sind, ist die Güte der Anpassung schlecht. ohne weitere Informationen oder Daten, das ist das Beste, was ich beantworten kann :)