Шаг 1. Загрузить данные образца.

Загрузите образцы данных.

load carsmall;

Эти данные содержат мили на галлон (MPG) измерения для различных марок и моделей автомобилей, сгруппированных по стране происхождения (Origin), модельный год (Year) и другие характеристики транспортного средства.

Шаг 2. Создайте оценку плотности вероятности ядра.

Использовать ksdensity для генерации оценки плотности вероятности ядра для миль на галлон (MPG) данные.

[f,xi] = ksdensity(MPG);

По умолчанию ksdensity использует нормальную функцию сглаживания ядра и выбирает оптимальную полосу пропускания для оценки нормальных плотностей, если не указано иное.

Шаг 3. Постройте график оценки плотности вероятности ядра.

Постройте график оценки плотности вероятности ядра для визуализации MPG распространение.

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

На графике показан pdf дистрибутива ядра в соответствии с MPG данные по всем составам автомобилей. Распределение гладкое и достаточно симметричное, хотя немного перекошено более тяжёлым правым хвостом.