Verilere bir dağıtım uydurma - MATLAB

Question

Mikroskop görüntülerinden topladığım bazı verilere dağıtım yapmaya çalışıyorum. Yaklaşık 152'deki tepe noktasının Poisson sürecinden kaynaklandığını biliyoruz. Yüksek yoğunluklu verileri görmezden gelerek, görüntünün merkezinde büyük yoğunluğa bir dağılım yapmak isterim. Veriye normal dağılımı (kırmızı eğri) nasıl sığdırılacağını biliyorum, ancak sağdaki ağır kuyruğu yakalama konusunda iyi bir iş yapmıyor. Poisson dağılımı sağa kuyruk modellemek mümkün olmalıdır rağmen dağılımının mod 152.

PD = fitdist(data, 'poisson'); 

Poisson dağılımı yer almaktadır, çünkü, ya (yeşil eğri) çok iyi bir iş yapmaz lambda = 152 ile Gaussian gibi görünüyor.

Verilerin doğru kuyruğunu yakalamak için iyi bir iş çıkaracak bir dağıtımın nasıl takılacağı konusunda bir fikri olan var mı?

Answer 1

(bkz ilk wikipedia figüründeki yeşil çizgi) yani normal ve üstel rassal değişkenlerin bir karışım modeli.

Bir yan notta, bir poisson sürecinin olayları poisson dağıtılmış olmasına rağmen, olaylar arasındaki bekleme sürelerinin katlanarak dağıtıldığını biliyor musunuz? Ölçümünüze bir gauss gürültüsü eklendiğinde, eski bir gauss dağılımı teorik olarak mümkün olabilir. (Tabii, bu da akla yatkın olduğu anlamına gelmez.)

bir öğretici uydurma üzerine eski Gauss MatLab ile

bulunabilir

Lacouture Y Cousineau D. (2008) Nasıl MATLAB'ı ex-Gaussian ve diğer olasılık fonksiyonlarına yanıt sürelerine dağıtmak için kullanın. Psikoloji için Kantitatif Yöntemlerde Öğreticiler 4 (1), s. 35-45. http://www.tqmp.org/Content/vol04-1/p035/p035.pdf

Answer 2

Link to an image showing the data and my attempts at distribution fitting. bu bir göz atın: http://blogs.mathworks.com/pick/2012/02/10/finding-the-best/

o uydurma dağılımları hakkında aşağıdaki ar gönderimi yorumları: dağılım bir Ex-Gaussian biraz benzemekle http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/34943