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Fitparameter müssen gleich 1 sein |
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| MatLabNooB |
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Verfasst am: 18.05.2010, 18:17
Titel: Fitparameter müssen gleich 1 sein
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hallo,
folgende Frage, ist es möglich Matlab einen 6-Paramter Fit (Parameter zB a,b,c,d,e,f) so berechnen zu lassen, dass die Bedingung a+b+c=1 erfüllt bleibt?
gruss
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| Harald |
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Verfasst am: 18.05.2010, 22:15
Titel:
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Hallo,
wäre es nicht einfacher, einen 5-Parameter-Fit (a,b,d,e,f) zu machen und c = 1-a-b direkt einzusetzen?
Ansonsten: grundsätzlich ja, sofern der Algorithmus lineare Nebenbedingungen unterstützt.
Grüße,
Harald
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| MatLabNooB |
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Verfasst am: 19.05.2010, 00:33
Titel:
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hi Harald,
hatte auch schon dran gedacht, aber ich glaub das kann man nicht machen, weil c sollte schon frei gefittet werden können, was meinst du mit linearen nebenbedingungen? Vielleicht wird das Problem klarer wenn ich kurz die Funktion zeige: 
hier soll sum(Ni) = 1 sein
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| Harald |
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Verfasst am: 19.05.2010, 15:31
Titel:
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Hallo,
an welche Funktion hast du denn beim Fitten gedacht?
In der Optimization Toolbox gibt es viele Funktionen, die Nebenbedingungen der Form Ax = b akzeptieren, sprich eben lineare.
Ich sehe an der Stelle keinen Grund, warum man nicht einfach c = 1-a-b setzen könnte, bzw.
(nur der Einfachheit halber als "Code" geschrieben)
Grüße,
Harald
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| MatLabNooB |
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Verfasst am: 20.05.2010, 13:10
Titel:
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Morgen,
also ich hab mir jetzt öfters die Help-Seiten zu nlinfit und lsqcurvefit aus der Optimization Toolbox durchgelesen, werd aber nicht schlau draus 
Im moment nutze ich zum fitten einfach
mit
hatt jetzt eine der beiden anderen Funktionen einen Vorteil, ich mein es scheint mir mit ihnen, falls ich überhaupt grad kapier, viel umständlicher?
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| Harald |
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Verfasst am: 20.05.2010, 13:25
Titel:
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Hallo,
was verstehst du denn bei nlinfit und lsqcurvefit nicht? Spätestens mit den Beispielen in der Dok sollte doch alles klar sein?
ecdf steht für empirische kumulative Dichte, sprich Verteilungen. Soll das denn eine Verteilung werden? Wenn nicht, sind das vermutlich die falschen Funktionen dafür.
Grüße,
Harald
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| MatLabNooB |
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Verfasst am: 20.05.2010, 15:25
Titel:
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ja, es wird eine Verteilung von Sprungdistanzen eines (bzw. n-Fraktionen mit Ni Anteil) freien Diffundierers durch die genannte Funktion beschrieben
bei lsqcurvefit zB. braucht man ja xdata und ydata, versteh ich das richtig, dass xdata dann meine Sprungdistanzen x sind und ydata meine Wahrscheinlichkeiten y? die Ausgabe sind dann die Coeffizienten?
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