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Histogramm anpassen
 

Verteilerin

Gast

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     Beitrag Verfasst am: 24.06.2013, 14:43     Titel: Histogramm anpassen
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Hi Leute,

ich habe zwei Probleme mit meinem Histogramm.

1. würde ich gerne das Histogramm so anpassen, dass auf der Y-Achse nicht mehr die Anzahl steht, sondern die Wahrscheinlichkeitsdichte.

2. Würde ich gerne eine Normalverteilung als Kurve unterlegen, um die ABweichung visuell darzustellen.

Beides nach diesem Vorbild:
http://www.datenkeule.de/dl.php?fil.....le1372077491Unbenannt.jpg

Könnt ihr mir da weiterhelfen? Das wäre echt super!


Harald
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     Beitrag Verfasst am: 24.06.2013, 20:35     Titel:
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Hallo,

1. Du kannst das machen, indem du y durch den entsprechenden Faktor teilst. Wie der Faktor aussehen muss, hängt von deinen Einstellungen beim Histogramm ab.

2. Mit NORMFIT kannst du die Normalverteilung fitten, mit NORMPDF auswerten. Das sollte es dann schon gewesen sein.

Grüße,
Harald
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     Beitrag Verfasst am: 24.06.2013, 22:05     Titel:
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Hallo Harald,

vielen Dank für deine Antwort, die hat mir schon sehr weiter geholfen. Punkt 2 sowie das plotten des Graphs in den boxplott ist mir schon klar Smile

Ich hänge nur noch an Punkt 1. Wenn ich dich richtig verstanden habe, muss ich zur Berechnung der WSK, die-Werte durch die Gesamtanzahl teilen. Also bei 100 Datenpunkten, hat ein bar mit 20 Beobachtungen dann eine 0,2 stehen. Also nichts anderes als die relative Menge. Was ja logisch ist, denn wenn in 20 % der Fälle diese Werte auftraten --> gibt es auch eine 20 %ige WSK, dass diese Werte auftreten. Richtig?

Ich hänge aber noch an dem Punkt, wie ich das umsetzen kann, dass y diese Werte annimmt. Ich habe es schon über dieses plot-tools-interface probiert, aber kann es da nur manuell eingeben :/
 
Harald
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     Beitrag Verfasst am: 25.06.2013, 18:00     Titel:
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Hallo,

du musst die Werte schon vor dem Plotten anpassen. Hier ein Beispiel:
Code:
data = 10 + 3*randn(10000,1);
y = hist(data, 0:0.5:20);
bar(0:0.5:20, y/sum(y)/0.5)
hold on
[mu, sigma] = normfit(data);
py = normpdf(0:0.5:20, mu, sigma);
plot(0:0.5:20, py, 'r')
hold off


Grüße,
Harald
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