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Probleme für Matlab daten fit mit Gaussian. |
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shiyichun |
Forum-Newbie
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Verfasst am: 22.01.2008, 16:49
Titel: Probleme für Matlab daten fit mit Gaussian.
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Ich habe daten, womit Ich zu Gaussian Verteilung passen möchte.
Matlab hat Model f(x) = a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
Von ein beispiel gibt Matlab folgenden Ergebnis,
General model Gauss1:
f(x) = a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
Coefficients (with 90% confidence bounds):
a1 = 25.34 (24.11, 26.56)
b1 = 0.2974 (0.2879, 0.307)
c1 = 0.2412 (0.2277, 0.2547)
Frage ist
Wie kann ich 'mu' und 'Sigma' wert von a1, b1, c1 für Gaussian Verteilung kriegen.
Danke!
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nschlange |
Ehrenmitglied
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Verfasst am: 23.01.2008, 14:05
Titel:
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Hi,
hast Du die Statistical Toolbox?
Dann guck mal nach normfit.
Sonst kannst Du vielleicht auch ein eigenes Modell einer
Normalverteilung anlegen:
y=1/(sqrt(2*pi)*s)*exp(-(x-m)^2/(2s^2))
mit m mean und s standard deviation.
_________________
Viele Grüße
nschlange
"Chuck Norris ejakuliert fluessigen Stahl!"
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shiyichun |
Themenstarter
Forum-Newbie
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Beiträge: 3
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Verfasst am: 23.01.2008, 14:30
Titel:
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nschlange hat Folgendes geschrieben: |
Hi,
hast Du die Statistical Toolbox?
Dann guck mal nach normfit.
Sonst kannst Du vielleicht auch ein eigenes Modell einer
Normalverteilung anlegen:
y=1/(sqrt(2*pi)*s)*exp(-(x-m)^2/(2s^2))
mit m mean und s standard deviation. |
Hi, danke für Antwort.
Mit meine Versuchesdatei nutze ich GUI methode mit Curvefitting in Toolbox-Gaussian fit. Danach gibt Matlab die wert a b c für Matlab Gaussian Modelf(x) = a1*exp(-((x-b1)/c1)^2).
y=1/(sqrt(2*pi)*s)*exp(-(x-m)^2/(2s^2)) das ist Normalverteilung(Gaussian), die Matlab Gaussian Model ähnlich wie ist. Aber jetzt von die ergebnis a b c wie kann ich 's' und 'm' finde??
Ich dachte a1=1/sigma*sqrt(2*pi)
c1=sqrt(2)*sigma
aber falsch!!
hier ist der Beispiel:
General model Gauss1:
f(x) = a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
Coefficients (with 90% confidence bounds):
a1 = 25.34 (24.11, 26.56)
b1 = 0.2974 (0.2879, 0.307)
c1 = 0.2412 (0.2277, 0.2547)
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mosinger |
Gast
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Verfasst am: 22.10.2009, 12:20
Titel:
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hab genau das gleich problem
hat jemand eine ahnung.
viele gruesse mosinger
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Markuss___ |
Gast
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Verfasst am: 08.09.2010, 10:54
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Und wie kommt man nun auf mean und standardabweichung bei der Curve-Fitting Toolbox ?
Gibts da irgendwas als Rückgabewert, oder muss man sich den selber berechnen und wenn ja wie?
Markus
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tobi89 |
Gast
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Verfasst am: 01.08.2016, 15:09
Titel:
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Gibt es dafür nun eine Lösung?
Das Problem tritt ja bei jedem Fit auf.
Wenn man z.B. eine lineare Regression macht (y=mx+n), dann kommt für n und m das Konfidenzintervall, aber keine Standradabweichung vom Typ n+/-n1 und m+/-m1 (ein +/- Delta)
Vielen Dank!
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Harald |
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Verfasst am: 01.08.2016, 15:14
Titel:
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Hallo,
inzwischen gibt es
LinearModel
, das solche Informationen zurückliefert.
Grüße,
Harald
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