Tengo varios histogramas que me gustaría comparar con un histograma de referencia para ver cuál se parece más al de referencia en cuanto a la forma de la distribución.
Kologorov-Smirnov da respuestas poco útiles, ya que a menudo la mayor diferencia en el valor y no es indicativa del peor ajuste. A ojo de buen cubero, la forma de algunos de los peores ajustes según este método es en realidad la más parecida, pero con la distribución desplazada hacia arriba o hacia abajo en el eje x.
Chi al cuadrado: no estoy seguro de cómo implementaría esto, ya que mis datos son continuos (datos numéricos continuos en el eje x, frecuencia de estos, clasificados, en el eje y), por lo que no me gusta el hecho de que el número de grupos que elijo arbitrariamente para incluir tenga un efecto tan grande, y no sé acerca de los grados de libertad.
No necesito un buen valor P, sólo saber cualitativamente cuál de una variedad de histogramas se parece más a un histograma inicial. Ninguno de los histogramas sigue una distribución normal o una aproximación a una distribución normal.
De la lectura, la distancia Bhattacharyya parece una buena manera de obtener lo que estoy buscando, pero no sé cómo obtener esto de mis histogramas y datos de Excel.
Una descripción de cómo alguien con excel y muy si tuviera conocimientos limitados de matlab podría calcular la distancia de bhattacharyya, o cualquier otra sugerencia sobre cómo decir cualitativamente cuál de varios histogramas es más similar en términos de forma a un histograma de referencia, sería muy apreciada.
