matlab概率分布拟合

Question

这可能是一个愚蠢的问题！我有一个数组P代表一些数据的概率分布，例如[0; 0.3; 0.7]如何确定P的离散概率分布的类型或类别？原始数据对我来说不可用。

dfittool或fitdist要求我提供数据作为输入，而我已经有了它的概率分布。有什么想法吗？

Answer 1

您可能在讲座或阅读过程中看到过不同的概率分布。您所要做的就是根据候选人绘制给定的分布。由于分布本身是参数化的，因此曲线拟合或试验结束误差发挥作用。错误最少，最适合的分布可能是您正在寻找的分布。

Answer 2

无法找出先验某些数据（特别是示例中的n值低）来自何种类型的分布。

如果您了解生成数据的过程，您可能能够了解要测试的分发。也许您的数据来自伽马分布系列，也许您的数据来自Weibull分布系列等。然后，您可以拟合这些常规分布，看看它们是否可能简化为更常见的分布。

要直观地表示您的数据与某个分布的接近程度，您可以使用PROBPLOT。

确定可能的分布后，您可以将它们与数据相匹配，并使用Bayesian Information Criterion (BIC)来比较最适合数据的拟合。请注意，除非您拥有大量无噪声数据，否则如果您有几种可能的BIC相对较低的分布，则无法判断哪种拟合是正确的。