|
Pozdrav svima!
Trebala bih pomoci oko sljedece stvari.
Imam sljedecu situaciju: imam referentne podatke koje bih trebala usporediti s podatcima koji su dobiveni simulacijom (run podatci). I referentni i run podatci su prikazani u jednodimenzionalnoj listi te imaju istu domenu.
Primjer prikaza je: (u stvarnosti se radi o nizovima od bar 300 elemenata, ovo je cisto primjera radi)
domena = [0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
ref_data = [1.1, 1.5, 1.7, 0.3, 0.2]
run_data = [2.1, 1.5, 1.7, 0.3, 0.3]
Podatke sam usporedivala koristeci Pearson korelacijski koeficijent, no on mi vraca nedovoljno dobre rezultate ukoliko su run_data podatci isti kao ref_data samo pomaknuti za jedan time step pa sam bila u potrazi za necim sto bi mi mozda malo bolje odgovaralo i naisla sam na Kolmogorov-Smirnov test.
Znam da taj test, kad se racuna s jednim uzorkom, zapravo provjerava da li test pripada nekoj distribuciji, a ako koristim dva uzorka onda on provjerava slicnost izmedu dva uzorka :oops: ? Ono sto mene zanima je ako bi mi netko mogao reci/objasniti da li je Kolmogorov-Smirnov test ovdje primjenjiv i ako ne, zasto ne? :oops: Nadam se da sam dovoljno razumljivo objasnila pitanje.
Znaci ovo nisu statisticki podatci, nego su podatci dobiveni simulacijom neke funkcije.
Srdacan pozdrav svima!
Pozdrav svima!
Trebala bih pomoci oko sljedece stvari.
Imam sljedecu situaciju: imam referentne podatke koje bih trebala usporediti s podatcima koji su dobiveni simulacijom (run podatci). I referentni i run podatci su prikazani u jednodimenzionalnoj listi te imaju istu domenu.
Primjer prikaza je: (u stvarnosti se radi o nizovima od bar 300 elemenata, ovo je cisto primjera radi)
domena = [0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
ref_data = [1.1, 1.5, 1.7, 0.3, 0.2]
run_data = [2.1, 1.5, 1.7, 0.3, 0.3]
Podatke sam usporedivala koristeci Pearson korelacijski koeficijent, no on mi vraca nedovoljno dobre rezultate ukoliko su run_data podatci isti kao ref_data samo pomaknuti za jedan time step pa sam bila u potrazi za necim sto bi mi mozda malo bolje odgovaralo i naisla sam na Kolmogorov-Smirnov test.
Znam da taj test, kad se racuna s jednim uzorkom, zapravo provjerava da li test pripada nekoj distribuciji, a ako koristim dva uzorka onda on provjerava slicnost izmedu dva uzorka  ? Ono sto mene zanima je ako bi mi netko mogao reci/objasniti da li je Kolmogorov-Smirnov test ovdje primjenjiv i ako ne, zasto ne? Nadam se da sam dovoljno razumljivo objasnila pitanje.
Znaci ovo nisu statisticki podatci, nego su podatci dobiveni simulacijom neke funkcije.
Srdacan pozdrav svima!
|
