Trazar un histograma con un ajuste de distribución
Este ejemplo muestra cómo ajustar una distribución a los datos en un canal ThingSpeak™. Simultáneamente genera un histograma y un ajuste a la distribución de datos de densidad de tráfico para una carretera en Massachusetts.
Leer datos del canal ThingSpeak de Car-Counter
El canal ThingSpeak de contador de automóviles utiliza una Raspberry Pi™ y una cámara web para contar automóviles en una autopista muy transitada. Se ejecuta un algoritmo de conteo de automóviles en la Raspberry Pi y la densidad de automóviles contados cada 15 segundos se envía a ThingSpeak. Los campos 1 y 2 contienen datos de tráfico en dirección este y oeste, respectivamente.
data = thingSpeakRead(38629,'NumDays',1,'Fields',[1,2],'outputFormat','table');
Filtra tus datos
Antes de ajustar la distribución, filtre sus datos para eliminar ceros.
data_without_zeros = data.DensityOfEastboundCars(data.DensityOfEastboundCars > 0);
Trazar histograma y distribución de ajuste
Visualice los datos de tráfico en dirección este como un histograma y ajuste una distribución como normal
, poisson
, gamma
o kernel
. Visualizar los datos le ayuda a comprender la forma de la distribución subyacente. Ajuste una distribución de suavizado del kernel no paramétrica.
number_of_bins = 20; histfit(data_without_zeros,number_of_bins,'kernel'); xlabel('Bins for density of cars every 15 seconds'); title('Fitting Kernel Function on Distribution of Eastbound Cars in the Past Day');
El histograma y el ajuste muestran que la distribución está sesgada hacia la derecha.
Consulte también
Funciones
histfit
(Statistics and Machine Learning Toolbox) |thingSpeakRead