Lissage des fréquences sans données de comptage

Question

I ai données de fréquence pour différents événements dans deux conditions, ce qui entraîne dans des ensembles de fréquences F1 et F2. Je voudrais normaliser les fréquences des événements sous condition 1 par leurs fréquences dans des conditions 2. Cependant, il y a des événements qui se produisent dans un état 1, mais pas la condition 2, ce qui entraîne des problèmes de division par zéro lorsque je tente de normaliser.

Pour les données brutes de comptage, je comprends qu'il ya un certain nombre de techniques de lissage (par exemple Witten-Bell) qui peuvent aider à démerder, mais je ne les fréquences, et non pas l'individu compte. En d'autres termes, j'ai des fréquences comme {0, 0,1, 0,2, 0,7} qui pourrait correspondre à nombre de {0, 1, 2, 7}, {0, 10, 20, 70}, etc. Y at-il des algorithmes sont capables de lisser ce type de données de fréquence?

Answer 1

Oui. $ \: $ Supposons que les nombres ont la plus petite somme qui produirait vos données de fréquence. $ \: $ (. Comment faire cela dépend si les fréquences ont été calculées et stockées sous forme de doubles ou autre chose)