Loi log et gumbel avec matlab ?
mehdi 23
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mehdi 23 Messages postés 4 Date d'inscription Statut Membre Dernière intervention -
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Bonjour,
je suis un débutent en matlab et j'ai un petite probleme ;donc j'ai un série des pluies comme ca ' rain' et je doit faire un loi log normal et gumbel a cette série avec l'interval de confiance qui est 95 % ET le graphe aussi et merci a tous et en avance
rain=
111,000
104,500
93,000
87,000
84,000
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Edit : titre.
je suis un débutent en matlab et j'ai un petite probleme ;donc j'ai un série des pluies comme ca ' rain' et je doit faire un loi log normal et gumbel a cette série avec l'interval de confiance qui est 95 % ET le graphe aussi et merci a tous et en avance
rain=
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Edit : titre.
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1 réponse
Salut.
le problème est avant tou mathématique. Tu as des résultats à une loi continue, il faut que tu ajuste ta loi log-normal en fonction de ces résultats.
Ce n'est pas évidant, il faut réussir à exprimer tes résultats en densité de probabilité.
Je suppose que tu veux en déduire une densité de probabilité en fonction d'une gamme de précipitation (par exemple, il y a une probabilité de 0.1 d'avoir 60mm).
Tu peux par exemple échantilloné, en découpant ton interval en un certain nombre et en comptant le nombre de point dans chaque. Le problème c'est que ton résultat dépendra beaucoup de l'échantillonnage.
Une autre solution que je vois, mais aussi dur à mettre en oeuvre, c'est d'associer à chaque point une petite gaussienne, dont la moyenne serait ta valeur (l'écart type par contre, je ne sais pas) et de sommer toutes ces courbes, tu devrais alors avoir une courbe un peu plus lisse qui permettra d'ajuster ta loi log-normal. C'est un peu comme si chaque mesure était entâché d'une incertitude.
Tu n'as pas beaucoup de point par rapport à ta dispersion, ce n'est donc pas évident.
le problème est avant tou mathématique. Tu as des résultats à une loi continue, il faut que tu ajuste ta loi log-normal en fonction de ces résultats.
Ce n'est pas évidant, il faut réussir à exprimer tes résultats en densité de probabilité.
Je suppose que tu veux en déduire une densité de probabilité en fonction d'une gamme de précipitation (par exemple, il y a une probabilité de 0.1 d'avoir 60mm).
Tu peux par exemple échantilloné, en découpant ton interval en un certain nombre et en comptant le nombre de point dans chaque. Le problème c'est que ton résultat dépendra beaucoup de l'échantillonnage.
Une autre solution que je vois, mais aussi dur à mettre en oeuvre, c'est d'associer à chaque point une petite gaussienne, dont la moyenne serait ta valeur (l'écart type par contre, je ne sais pas) et de sommer toutes ces courbes, tu devrais alors avoir une courbe un peu plus lisse qui permettra d'ajuster ta loi log-normal. C'est un peu comme si chaque mesure était entâché d'une incertitude.
Tu n'as pas beaucoup de point par rapport à ta dispersion, ce n'est donc pas évident.
cherche sur le site de matlab "curve fitting", il y a plein de fonctions différentes et d'exemples.