У меня есть массив значений, с этими значениями Я построил гистограмму. Я хочу знать соответствующее распределение из полученной гистограммы. Как это возможно. Не могли бы вы объяснить шаги по получению соответствующего распределения вероятностей из гистограммы.Получение распределения из гистограммы
Вы должны задать этот вопрос в stats.stackexchange.com, так как это скорее метод, чем программирование. Тем не менее, одна вещь, которую вы можете сделать, - это установить параметрическое распределение (например, moment matching или maximum likelihood), затем сравните установленное распределение с нормированной гистограммой, используя KL divergence или Bhattacharyya distance.
Одним из вариантов может быть использование "Distribution Fitting App" в Панели статистики и машинного обучения. Это должно помочь вам оценить, похоже ли, что ваши данные были получены из некоторых распространенных дистрибутивов. Вы, возможно, никогда не знаете наверняка, поскольку множественные дистрибутивы могут учитывать данные, но если у вас много данных, это может помочь вам сузить его.
Я считаю, что во многих случаях сравнения с мячом достаточно. При разумном количестве данных довольно сложно не различать гауссовый или вейбулл или ...
Я бы использовал fitdist или fithist для разных распределений глаз.
Если вы не имеете никакого представления о распределении и вы хотите знать, если два набора данных распределены по-другому было бы полезно сравнить их распределения путем получения их с опцией 'kernel'
Каких распределений вероятностей? у вас есть какая-то параметрическая форма? – Vahid
Если ваш вопрос заключается в том, как определить тип статистического распределения, что ваши данные следуют: это практически невозможно! Существует почти бесконечное количество потенциальных распределений, которые могут хорошо сочетаться с вашей гистограммой. – obchardon
У меня есть массив значений и вычисляемое среднее и дисперсия. Я хочу проверить, какое распределение вероятности близко приближается к гистограмме, полученной из массива значений. (Как я хочу проверить, близко ли он к гаммам, распределению rayleigh). –