Matlab中Ksdensity()函数的用途 (2011-04-02 16:55:17)_matlab 通过ksdensity 计算概率密度函数对新数据应用

Matlab中Ksdensity()函数的用途

    我们在统计数据处理时，经常计算一个样本的概率密度估计，也就是说给出一组统计数据，要求你绘制出它的概率分布曲线，matlab的统计工具箱中有直接的函数  就是：Ksdensity 核心平滑密度估计

[f,xi] = ksdensity(x)

计算样本向量x的概率密度估计，返回在xi点的概率密度f，此时我们使用plot(xi,f)就可以绘制出概率密度曲线。该函数，首先统计样本x在各个区间的概率(与hist有些相似)，再自动选择xi，计算对应的xi点的概率密度

f = ksdensity(x,xi)

与上面的相似，只是这时xi我们帮Matlab选定了，ksdesity直接计算对应点的概率密度

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4.   09.2.21

5.   %

6.   %给一个随机样本

7.   x=[randn(30,1); 5+randn(30,1)];

8.   %计算出各点的概率密度

9.   [f,xi]=ksdensity(x);

10.  %绘制图形

11.  subplot(211)

12.  plot(x)

13.  title('样本数据(Sample Data)')

14.  subplot(212)

15.  plot(xi,f)

16.  title('概率密度分布(PDF)')