估算两个不成对数据集之间的相似性

Question

我正在尝试比较数据（黑色）和模型（颜色）。 [图。 1]

还有另一个例子[图2]。数据集和模型对于图1和图2是不同的。

在这两种情况下，似乎模型和数据之间存在重叠，但是，图2中的重叠/匹配更好。我想量化两种情况下数据和模型的相关性为了区分两个数字的“适合度”。我想知道我应该使用哪种（统计）方法来定量估计相关性。

Answer 1

您可以先使用numpy.mean计算每个数据集的重心，然后比较它们彼此的接近程度。 下一步是检查每个中心是否在另一个数据集的不确定性椭圆（http://www.visiondummy.com/2014/04/draw-error-ellipse-representing-covariance-matrix/）内。

最后，我建议使用像学生测试或f-test这样的假设测试。 scipy中有一些方法可用于这类测试，只需查看文档

即可