Discussion :

[amor19]

Bonsoir à tous
SVP j'ai besoin de votre aide en urgence..ça fait un bon moment que je tente de calculer le kurtosis de plusieurs vecteurs (621 presque, lus à partir d'un tableau), mais j'ai 1.5 comme résultat pour tous ces vecteurs. En calculant le skewness ça me donne cependant de bonnes valeurs. J'ai essayé d'écrire un script indépendant (qui me calcule le kurtosis) mais en le compilant ça me rend toujours cette meme valeur (1.5) et ça m'affole énormément . J'utilise Matlab 2013. ça peut être quoi le problème? comment je peux résoudre ça?
Je serai reconnaissant si vous m'aideriez.
Merci

[thecrazydonut]

Si tu nous montres ton code, on pourra sûrement t'aider.

[amor19]

le script et le tableau de valeurs sont en pièces jointes...Dans le script vous pouvez voir que j'ai tenté avec la fonction prédéfinie "kurtosis" mais ça n'a pas marché (ça me donne toujours 1.5) bien que ça va très bien avec le skewness..j'ai donc défini la fonction "coeffAsym" qui me calcule le kurtosis mais en vain...
Merci pour votre aide les amis, je suis vraiment reconnaissant..
PS ; une idée est de tester le tester le kurtosis sur une distribution gaussienne mais je n'ai probablement pas su comment le faire.

Code :

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function c = coeffAsym (x)
len = length (x);
m = mean (x);
s = std (x,1);
mu = sum ((x-m).^4)/len;
c = mu/s^4;
endfunction
 
 
rep='../';
 
 
mean_start=100;     % Where do we start our time-averages?
full_file=importdata([rep,'timevar']);
timevar=transpose(full_file.data);
nvar=size(timevar,1);
var_name=strread(full_file.textdata{1},'%s',nvar);
 
for i=1:nvar
   assignin('base',var_name{i},timevar(i,:)); 
end
 
%for i=1:621
%  S(i)=skewness([vxmin(i),vymin(i),vzmin(i)]);
%end
 
%for i=1:621
%  k(i)=kurtosis([vxmin(i),vymin(i),vzmin(i)]);
%end
 
for i=1:621
k(i)= coeffAsym([vxmin(i),vymin(i),vzmin(i)]);
end
 
%figure (1);
%plot(t/3,S);
%title('skewness');
 
 
figure (2);
plot (t/3,k);
title ('kurtosis');

[amor19]

au fait je viens tout juste de remarquer (en faisant plusieurs test sur matlab et sur octave aussi) que si je calcule le kurtosis d'un vecteur à 3 composantes le résultat est toujours 1.5 quelque soit ce vecteur...(si j'ajoute une 4ème ou 5ème dimension, le problème se résout)...une explication? comment je peux corriger ça?? Merci

[Jean Dumoncel]

Bonjour,

quel est l'intérêt de calculer ces coefficients sur 3 valeurs seulement? Même si tu obtiens des résultats (comme pour le skewness), je ne vois pas comment tu pourrais les exploiter étant donnée que 3 valeurs ne me semblent pas suffisantes pour évaluer ces paramètres.

Le 1.5 doit peut-être s'expliquer à l'aide de la fonction mathématique.

[amor19]

ce n'est pas mon choix de l'évaluer pour 3 nombres (un vecteur)...J'applique une formule au fait...Jettez un coup d'oeuil sur la pièce ci-jointe..Merci