使用 histfit 拟合正态分布时指定 bin 边缘

问题描述

我想使用预定义的 bin 为某些数据拟合直方图。我的所有数据点都在 1 到 10 之间，因此我希望 bin 从 xmin=1 开始，到 xmax=10 结束，步长为 0.5。

我使用以下命令：

x = d1.data(:,4); % x is my data
H = histfit(x,10,'normal'); % fits a histogram using 10 bins 

但是，在执行上述操作时，每个数据集都会自动确定 bin，并且与我想要的边缘不对应。如何确保所有数据集都使用相同的 bin 边缘？

解决方法

如果您可以访问 Curve Fitting Toolbox，我会建议另一种提供所需灵活性的方法。这涉及“自己”做合适的事情，而不是依赖histfit：

% Generate some data:
rng(66221105) % set random seed,for reproducibility
REAL_SIG = 1.95;
REAL_MU = 5.5;
X = randn(200,1)*REAL_SIG + REAL_MU;

% Define the bin edges you want
EDGES = 1:0.5:10;

% Bin the data according to the predefined edges:
Y = histcounts(X,EDGES);

% Fit a normal distribution using the curve fitting tool:
binCenters = conv(EDGES,[0.5,0.5],'valid'); % moving average
[xData,yData] = prepareCurveData( binCenters,Y );

ft = fittype( 'gauss1' );
fitresult = fit( xData,yData,ft );
disp(fitresult); % optional

% Plot fit with data (optional)
figure(); 
histogram(X,EDGES); hold on; grid on;
plot(fitresult); 

产生以下图：

和拟合模型：

 General model Gauss1:
 fitresult(x) =  a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
 Coefficients (with 95% confidence bounds):
   a1 =       19.65  (17.62,21.68)
   b1 =        5.15  (4.899,5.401)
   c1 =       2.971  (2.595,3.348)