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Lücke in Histogramm --> mean, std // Distribution Fitter

 

Becks_jn
Forum-Anfänger

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Beiträge: 43
Anmeldedatum: 02.09.11
Wohnort: Nahe Stuttgart
Version: R2017a
     Beitrag Verfasst am: 27.08.2017, 11:19     Titel: Lücke in Histogramm --> mean, std // Distribution Fitter
  Antworten mit Zitat      
Hallo liebe Maltab-User,

ich habe eine Frage zur Distribution Fitter Toolbox (oder gibt es einen anderen Weg?).

Ich habe einen messtchnisch aufgenommenden Datensatz. Der mit dem hist-Befehl eine Normalverteilung darstellen soll. Leider habe ich in einem Bereich von ca. 3 bis 3,5 keine Messpunkte, was messtechnisch nicht sein kann (siehe Bild Unbekannt).

Wenn ich nun den Mittelwert (mean) und die Standardabweichung (std) berechne, dann erhalte ich ja aufgrund der Lücke falsche Werte.

Deshalb folgende Frage: Kann man mit der Distribution Fitting Toolbox den Bereich "auffüllen" lassen, d.h. einen Fit durchführen lassen und von dem Fit den Mittelwert und die Standardabweichung ausgeben lassen?

Wenn ich auf meine Daten einen normalverteilten Fit anwende, dann erhalte ich von der Toolbox genau die gleichen Werte für mean und std wie vorher. (siehe Beild Unbekannt_2 und Unbekannt_3)

Hat jemand eine Idee?

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Becks_jn
Themenstarter

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Beiträge: 43
Anmeldedatum: 02.09.11
Wohnort: Nahe Stuttgart
Version: R2017a
     Beitrag Verfasst am: 31.08.2017, 07:20     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hat keiner eine Idee oder einen Hinweis für mich Crying or Very sad ?
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Harald
Forum-Meister

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Beiträge: 17.537
Anmeldedatum: 26.03.09
Wohnort: Nähe München
Version: ab 2014a
     Beitrag Verfasst am: 31.08.2017, 08:51     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

die erste Frage wäre, ob hier eine Normalverteilung wirklich sinnvoll ist. Bei 1 ist ja auch ein lokales Minimum, und nach rechts scheint die Dichte weiter zu laufen als nach links.
Was ich versuchen würde:
1. Binning im Histogramm anpassen, so dass es besser aussieht. Vermutlich sind weniger Bins hier besser.
2. verschiedene parametrische Verteilungen durch testen
3. wenn keine wirklich gut passt, nichtparametrische Verteilung (fitdist mit distribution 'kernel') in Erwägung ziehen

Grüße,
Harald
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