主要内容
拟合核分布ksdensity
这个例子展示了如何从样本数据生成一个核概率密度估计ksdensity函数。
步骤1。加载示例数据。
加载示例数据。
负载carsmall；
这个数据包括每加仑行驶的英里数(英里/加仑)按原产国分类的不同汽车制造商和型号的测量值(起源)、模型年(一年)和其他车辆特性。
步骤2。生成核概率密度估计。
使用ksdensity生成每加仑英里的核概率密度估计值(英里/加仑)数据。
[f, xi] = ksdensity (MPG);
默认情况下,ksdensity使用一个正常的核平滑函数，并选择一个最佳带宽来估计正常的密度，除非你另有规定。
步骤3。绘制核概率密度估计值。
把核概率密度估计画出来英里/加仑分布。
情节(xi, f,“线宽”2)标题(英里每加仑的)包含(“英里”）
图中显示了内核发行版的pdf文件英里/加仑所有车型的数据。它的分布是平滑和相当对称的，尽管它有轻微的倾斜和较重的右尾巴。
另请参阅
ksdensity|fitdist|KernelDistribution
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