ksdensity
В этом примере показано, как сгенерировать оценку плотности вероятности ядра от выборочных данных с помощью ksdensity
функция.
Загрузите выборочные данные.
load carsmall;
Эти данные содержат мили на галлон (MPG
) измерения для различного делают и модели автомобилей, сгруппированных страной происхождения (Origin
), модельный год (Year
), и другие характеристики транспортного средства.
Используйте ksdensity
сгенерировать оценку плотности вероятности ядра для миль на галлон (MPG
данные.
[f,xi] = ksdensity(MPG);
По умолчанию, ksdensity
использует нормальную функцию сглаживания ядра и выбирает оптимальную пропускную способность для оценки нормальной плотности, если вы не задаете в противном случае.
Постройте оценку плотности вероятности ядра, чтобы визуализировать MPG
распределение.
plot(xi,f,'LineWidth',2) title('Miles per Gallon') xlabel('MPG')
График показывает PDF подгонки распределения ядра к MPG
данные через все делают из автомобилей. Распределение является гладким и довольно симметрично, несмотря на то, что оно немного скашивается с более тяжелым правым хвостом.
fitdist
| KernelDistribution
| ksdensity