Матллаб для распределения вероятности распределения

Question

Это может быть глупый вопрос! У меня есть массив P, который представляет распределение вероятностей некоторых данных, например. [0; 0,3; 0,7] Как определить тип или класс дискретного распределения вероятностей P? Исходные данные недоступны для меня.

dfittool или fitdist требует от меня ввода данных в качестве входных данных, а у меня уже есть распределение вероятности. Есть идеи?

Answer 1

Невозможно найти a priori какое распределение некоторые данные (особенно с низким значением n, как в вашем примере).

Если у вас есть идея процесса, сгенерированного вашими данными, вы можете получить представление о том, какие дистрибутивы тестируются. Возможно, ваши данные поступают из семейства гамма-дистрибутивов, возможно, ваши данные поступают из семейства распределений Weibull и т. Д. Затем вы можете подобрать эти общие дистрибутивы и посмотреть, могут ли они упростить более распространенное распространение.

Для визуального представления того, насколько хорошо ваши данные могут аппроксимировать определенный дистрибутив, вы можете использовать PROBPLOT.

Как только вы определили возможные дистрибутивы, вы можете поместить их в данные и использовать Bayesian Information Criterion (BIC), чтобы сравнить, какое соответствие лучше всего описывает данные. Обратите внимание, что, если у вас нет огромного количества беспотенциальных данных, невозможно определить, какая из них подходит, если у вас есть несколько возможных распределений со сравнительно низким BIC.

Answer 2

Возможно, вы видели различные распределения вероятностей во время лекции или чтения. Все, что вам нужно сделать, это запланировать данное распределение против кандидатов. Поскольку сами параметры распределения параметризуются, в игру вступают кривые или пробная ошибка. Распределение с наименьшей ошибкой, наилучшим образом подходящее, может быть тем, которое вы ищете.