Probabilité que 2 deux spectres soient identiques ?

[invited813cb2e]

Bonjour,

Je souhaiterai quantifier la probabilité que deux spectres (en transmission dans le visible) soient identiques.

j'ai pensé a normaliser les deux spectres de tel sorte que l'integral soit égale à 1 (pour pouvoir les confondre a une densité de probabilité) et réaliser un test du Chi2

avez vous une autre piste SVP?

Cordialement
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[obi76]

Ma réponse immédiate : probabilité nulle. Pourriez vous préciser un peu le problème (la marge d'erreur etc) ?

[invited813cb2e]

bon soir,

j'ai un spectre théorique et un second mesuré , j'ai des deltas entre les deux (influence de l'aipessuer, l'absoption en fonction de longueur d'onde,...).
ce que je souhaite c'est de pouvoir quantifier cette diference (qui est visible sur le graphique).

Merci

[obi76]

Et en quoi quantifier l'erreur reviendrai-t-il à déterminer la probabilité que les 2 soient nuls (qui - je le répète - est nulle) ?

[A voir en vidéo sur Futura]

[MCMB]

Bonsoir,

Pourquoi ne pas faire une intercorrélation entre le signal mesuré et le théorique et la comparer avec l'autocorrélation du signal théorique?

[invited813cb2e]

Et en quoi quantifier l'erreur reviendrai-t-il à déterminer la probabilité que les 2 soient nuls (qui - je le répète - est nulle) ?

Salut,
c'est pour quantifier le pourcentage de chance que les deux distributions appartiennet à la même population.
C'est pour ca que j'ai pensé au test du chi2 (utilisé par exemple pour tester si une distribution est gaussienne ou pas). après tout, un spectre ce n'est qu'un ensemble d'événements représenté par le taux de transmission par longueur d'onde dans mon cas. En "normalisant" pour s'assurer que l'integrale est égale à 1, mathématiquement je suis en droit de la consideré comme une distribution de propabilité....

Autrement, l'intercorrelation me semble plus adaptée.

Merci

[obi76]

Haaaaaaaa! d'accord ! Soit c'était mal formulé soit j'ai compris complètement à coté.... (soit les deux )

Désolé