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如果你得到一堆数,你想知道它们的大致分布,该怎么办呢?kedensity命令可以帮助你解决这个问题。命令如下:
[f,xi]=ksdensity(x)
plot(xi,f)
其中,f是估计的密度值,而xi是一个辅助参数,用来决定画出图形的取值区间,简言之,xi大致涵盖了x的取值区间。
看过图形之后,开始对分布有大概的直观印象,然后可以用比如normfit命令来获得相关的参数估值。
PS:本来可以举例说明的,可是我安装的学校的matlab7.6.0(R2008a)简直就是垃圾,不能调用函数,显示结果:Undefined
function or method 'ksdensity' for input arguments of type
'double'。网上查了查,好像要装一个Fuzzy Logic
Toolbox,真是气煞我也!实在不行我就把它卸了,还是用我的2007。
Example 1:
x=randn(100,1);
[f,xi]=ksdensity(x);
plot(xi,f)
Note that ksdensity is best for data with normal distribution.
When used for other case, the # of data should be large enough.
Example:The graphs for
x=rand(100,1);x=rand(10000,1);x=rand(10000000,1) are given as
follows:
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