Ako Odhad Kernel Smoothing Hustota

Kernel Smoothing Hustota je technika pre odhad regresnej funkcie alebo funkcie hustoty pravdepodobnosti z radu náhodných čísel . Tento odhad je veľmi dôležitá v mnohých typy štatistickej analýzy . Tento typ výpočtu môže byť únavné , ak sa vykonáva ručne , pretože tam môžu byť stovky alebo dokonca tisíce dátových bodov . Avšak , s obchodným softvérového balíka MATLAB , je možné, aby sa tento odhad pomocou radu krátkych príkazov . Veci , ktoré budete potrebovať klipart Znalosť MATLAB
Zobraziť ďalšie inštrukcie Cestuj 1

Vytvorte vektor s radom hodnôt . Napríklad príkaz

x = [ randn ( 30,1 ) , 5 + randn ( 30,1 ) ] ;

vytvorí vektor s 60 hodnotami : 30 náhodných čísel s normálne rozdelenie , a 30 čísel s normálnym rozdelením , pridal 5.
2

Uveďte odhad Kernel Smoothing pomocou príkazu

[ f , xi ] = ksdensity ( x ) ;

bude vyrábať vektor hodnôt " f " oceňujú " Xi " na vyššie uvedené písmená
3

Zakreslite Kernel Smoothing hustoty vyšetrovať jeho správanie pomocou príkazu .

plot ( xi , f ) ;

bude plot hustotu nad rozsah hodnôt od počiatočného vektora hodnôt " x "
< br . >

• Predchádzajúca strana: Siete Classes & Interfaces 
• Ďalšia strana: Ako upraviť registra s Austrumi