Tôi có hai biểu đồ.Kết hợp biểu đồ - xử lý hình ảnh - c/C++
int Hist1[10] = {1,4,3,5,2,5,4,6,3,2};
int Hist1[10] = {1,4,3,15,12,15,4,6,3,2};
Phân phối của Hist1 thuộc loại đa phương thức;
Phân phối của Hist2 có kiểu uni-modal với một đỉnh nổi bật duy nhất.
Câu hỏi của tôi là
Cảm ơn
Raj,
tôi đã đăng một hàm C trong câu hỏi khác của bạn (automatically compare two series -Dissimilarity test) sẽ tính toán chênh lệch giữa hai bộ dữ liệu tương tự. Nó thực sự có ý định cho bạn biết dữ liệu thực tế chặt chẽ phù hợp với dữ liệu dự đoán như thế nào nhưng tôi nghi ngờ bạn có thể sử dụng nó cho mục đích của bạn.
Về cơ bản, lỗi càng nhỏ thì hai tập hợp càng giống nhau.
Cảm ơn. Tôi sẽ kiểm tra nó và sẽ cập nhật cho bạn – Raj
Đây chỉ là đoán, nhưng tôi sẽ cố gắng phù hợp từng phân phối như một phân bố gaussian và sử dụng cái gì đó như giá trị R-squared để xác định xem sự phân bố là uni-modal hay không.
Vì sự giống nhau giữa hai bản phân phối, tôi sẽ thử thực hiện một autocorrelation và sử dụng giá trị dương cực đại trong tự tương quan như một phép đo tương tự. Những ý tưởng này là khá thô, nhưng hy vọng họ cung cấp cho bạn một số ý tưởng.
Comparison of Histograms (Để sử dụng trong Cloud Modeling).
(Đó là một tập tin .doc MS.)
Đối # 2, bạn có thể tính toán của họ cross-correlation (miễn là xô mình có thể được sắp xếp). Điều đó sẽ cung cấp cho bạn một ước tính sơ bộ về những gì "tương tự".
Có rất nhiều gói phần mềm sẽ "phù hợp" bản phân phối của bạn với các bản phân phối riêng biệt cho bạn - Minitab, STATA, R, v.v. Tôi sẽ không tư vấn lập trình này từ đầu.
Về so sánh phân phối, nếu không phân phối phù hợp với phân phối đã biết (Poisson, nhị thức, v.v.), thì bạn cần sử dụng phương pháp không tham số được mô tả here.
Bạn có thể thấy câu hỏi này hữu ích http://stackoverflow.com/questions/2661402/r-given-a-set-of-random-numbers-drawn-from-a-continuous-univariate-distribution. Tuy nhiên, các câu trả lời, đề cập đến môi trường lập trình R. –