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Fit einer Rayleigh Verteilung an Daten

 

Samu
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     Beitrag Verfasst am: 10.03.2014, 13:38     Titel: Fit einer Rayleigh Verteilung an Daten
  Antworten mit Zitat      
Hallo ihr Lieben,

habe mal wieder ein Problem, und zwar würde ich gerne an meine Daten eine Rayleigh Verteilung dranfitten, habe es erstmal so versucht:

Code:

h = fittype('x./(b*b).*exp(x.*x./(2*b*b))',...
            'coefficients',{'b'},...
            'independent',{'x'});

c = fit(x1', n1_1, h);
 

Hierbei sind x1 und n1_1 meine Daten aus der Messung. Nun kriege ich aber dauernd Fehlermeldungen beim Ausführen des fit Befehls, habe hier leider zu wenig Ahnung, was ich da ändern müsste.
Wäre nett von euch, wenn mir jemand weiterhelfen könnte. Vielen Dank schon einmal.
Optional gibt es auch noch raylpdf, konnte dies aber auch nicht in meine Fit Funktion einbinden.
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 10.03.2014, 15:07     Titel:
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Hallo,

Zitat:
Nun kriege ich aber dauernd Fehlermeldungen beim Ausführen des fit Befehls

Und welche Fehlermeldung bekommst du?

Zitat:
Optional gibt es auch noch raylpdf, konnte dies aber auch nicht in meine Fit Funktion einbinden.

Am sinnvollsten wäre es, direkt raylfit zu verwenden, um die Funktion zu bestimmen. raylpdf wäre dann geeignet, um die Dichte auszuwerten.

Grüße,
Harald
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Samu
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     Beitrag Verfasst am: 10.03.2014, 15:17     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hey,

danke für die Antwort, wie kann ich denn raylfit miteinbinden

Aktuell versuche ich es so:

Code:

modelFun =  @(p,x) (x ./ p(1)^2) .* exp(-x.^2 ./p(1)^2);
p0 = [200];
co = nlinfit(x1, n1, modelFun, p0);
 


Hierbei liegt die Rayleigh Verteilung aber deutlich unterhalb meiner eigentlichen Kurve ....
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Harald
Forum-Meister

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     Beitrag Verfasst am: 10.03.2014, 15:40     Titel:
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Hallo,

was meinst du mit "einbinden"? Du würdest die Funktion einfach aufrufen (siehe Doku).

Was mich hier verwundert ist, dass du zwei Datensätze hast. Üblicherweise hat man beim Fitten von Verteilungen nur einen Datensatz. Ich würde hier also nicht vom "Fitten einer Verteilung" sprechen, sondern von 'normaler' nichtlinearer Regression.

Die Länge des Startvektors muss der Anzahl der gesuchten Parameter entsprechen, sonst kann da nichts sinnvolles herauskommen.

Grüße,
Harald
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