Шаг 1. Загрузите выборочные данные.

Загрузите выборочные данные.

load carsmall;

Эти данные содержат мили на галлон (MPG) измерения для различных марок и моделей автомобилей, сгруппированные по странам источника (Origin), модельного года (Year), и другие характеристики транспортного средства.

Шаг 2. Сгенерируйте оценку плотности вероятностей ядра.

Использование ksdensity чтобы сгенерировать оценку плотности вероятностей ядра для миль на галлон (MPG) данные.

[f,xi] = ksdensity(MPG);

По умолчанию ksdensity использует функцию нормального сглаживания ядра и выбирает оптимальную полосу для оценки нормальных плотностей, если вы не задаете обратное.

Шаг 3. Постройте график оценки плотности вероятностей ядра.

Постройте график оценки плотности вероятностей ядра, чтобы визуализировать MPG распределение.

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

График показывает PDF ядерного распределения, подгоняемого к MPG данные по всем маркам автомобилей. Распределение гладкое и довольно симметричное, хотя и слегка перекосано более тяжёлым правым хвостом.