Подходящее ядерное распределение Используя ksdensity

В этом примере показано, как сгенерировать оценку плотности вероятности ядра от выборочных данных с помощью ksdensity функция.

Шаг 1. Загрузка демонстрационных данных.

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.

Шаг 2. Сгенерируйте оценку плотности вероятности ядра.

Используйте ksdensity сгенерировать оценку плотности вероятности ядра для миль на галлон (MPGданные.

[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.

Шаг 3. Постройте оценку плотности вероятности ядра.

Постройте оценку плотности вероятности ядра, чтобы визуализировать MPG распределение.

plot(xi,f,'LineWidth',2)
title('Miles per Gallon')
xlabel('MPG')

Figure contains an axes. The axes with title Miles per Gallon contains an object of type line.

График показывает PDF подгонки ядерного распределения 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.

Смотрите также

| |

Похожие темы

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте