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실제로 내가 가지고있는 모든 데이터는 높이와 빈 너비, 중앙값 및 하나의 시그마 오류를 얻을 수있는 막대 그래프의 그림입니다.파이썬에서 히스토그램을 재생하는 확률 밀도 함수 찾기.
히스토그램이 비뚤어져 있으므로 16 번째 및 84 번째 분위수는 대칭이 아닙니다. 중간 값과 오류가 왜곡 된 가우시안 함수로 복제 될 수 있다는 것을 알았지 만, 발견 된 pdf의 결과 히스토그램은 빈 번호와 빈 너비로 재생할 수있는 항목을 찾기 어렵습니다.
히스토그램을 정확하게 다시 만들 수 없다는 것을 알고 있지만 충분히 근접한 것에 매우 만족할 것입니다.
가장 좋은 아이디어는 왜곡 된 가우시안의 가능한 매개 변수를 반복하고, 히스토그램을 만들고, 어떻게 든 차이를 계량하고 (모든 점에서 높이의 차이와 같이) 가장 좋은 것을 찾으라는 것입니다. 나는 그것이 매우 긴 과정일지도 모른다라고 생각한다. 그리고 나는 이것을 빨리하는 scipy에 무엇인가다는 것을 매우 확신한다. 가능한 경우 유용한 정보를 보내주십시오.
, 당신은에 히스토그램을 정상화 할 수 다음이 히스토그램에 매개 변수의 최소 정사각형 맞춤을 수행하십시오. 그러나 이것은 히스토그램을 사용하여 이미 많은 정보를 잃어 버렸을 때 최적이 아닙니다. – cel