如何用MATLAB估计概率密度函数?不用ksdensity函数
褓弑桀00BEA
那就有难度了,分布的概率密度函数,通常都是使用核估计,也就是ksdensity函数执行的内容当然你可以自己编写核估计函数,不过有难度,我曾经尝试过,但是失败了
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关于matlab统计函数ksdensity的问题
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新手, 积分 5, 距离下一级还需 45 积分
关于ksdensity的问题。
我对[f,xi]=ksdensity(data)计算后，对f求和，发现sum（f）大于1.
概率密度求和应该等于1 啊
请大神帮忙
<h1 style="color:# 麦片财富积分
:Q:Q:Q:time:
关注者： 67
概率密度函数不是概率，它求和会大于1，甚至于单个的值也会大于1。
x=randn(20)/100;
[f,xi]=ksdensity(x(:));
&& [xi' f']
& &&&-0.04043& & 0.0034258
& & -0.039605& & 0.0071308
& & -0.038779& &&&0.013911
& & -0.037954& &&&0.025438
& & -0.037128& &&&0.043652
& & -0.036303& &&&0.070247
& & -0.035477& && &0.10615
& & -0.034652& && &0.15081
& & -0.033826& && &0.20215
& & -0.033001& && &0.25675
& & -0.032175& && &0.31059
& &&&-0.03135& && &0.36215
& & -0.030524& && &0.41313
& & -0.029699& && &0.47017
& & -0.028873& && &0.54456
& & -0.028048& && &0.65115
& & -0.027222& && &0.80361
& & -0.026397& && & 1.0143
& & -0.025571& && && &1.29
& & -0.024746& && & 1.6339
& &&&-0.02392& && & 2.0463
& & -0.023095& && & 2.5261
& & -0.022269& && & 3.0765
& & -0.021444& && & 3.7071
& & -0.020618& && & 4.4352
& & -0.019793& && & 5.2807
& & -0.018967& && & 6.2648
& & -0.018142& && & 7.3979
& & -0.017316& && & 8.6779
& & -0.016491& && & 10.089
& & -0.015665& && & 11.606
& &&&-0.01484& && & 13.202
& & -0.014014& && & 14.853
& & -0.013189& && & 16.544
& & -0.012363& && & 18.262
& & -0.011538& && & 19.998
& & -0.010712& && & 21.738
& &-0.0098869& && & 23.459
& &-0.0090614& && & 25.129
& &-0.0082359& && & 26.715
& &-0.0074104& && & 28.181
& &-0.0065849& && & 29.501
& &-0.0057594& && &&&30.66
& &-0.0049339& && & 31.661
& &-0.0041084& && & 32.522
& &-0.0032829& && & 33.271
& &-0.0024574& && &&&33.94
& &-0.0016319& && & 34.553
&&-0.& && & 35.129
&&1.& && & 35.669
& &0.& && & 36.164
& & 0.0016701& && & 36.592
& & 0.0024956& && & 36.918
& &&&0.003321& && & 37.097
& & 0.0041465& && &&&37.08
& &&&0.004972& && & 36.816
& & 0.0057975& && & 36.264
& &&&0.006623& && & 35.395
& & 0.0074485& && & 34.198
& &&&0.008274& && & 32.683
& & 0.0090995& && & 30.873
& &&&0.009925& && & 28.811
& &&&0.010751& && &&&26.55
& &&&0.011576& && & 24.156
& &&&0.012401& && & 21.705
& &&&0.013227& && & 19.279
& &&&0.014052& && & 16.954
& &&&0.014878& && & 14.798
& &&&0.015703& && & 12.853
& &&&0.016529& && & 11.139
& &&&0.017354& && & 9.6479
& && &0.01818& && & 8.3543
& &&&0.019005& && &&&7.225
& &&&0.019831& && & 6.2278
& &&&0.020656& && & 5.3389
& &&&0.021482& && &&&4.545
& &&&0.022307& && & 3.8415
& &&&0.023133& && & 3.2286
& &&&0.023958& && &&&2.708
& &&&0.024784& && & 2.2786
& &&&0.025609& && & 1.9349
& &&&0.026435& && & 1.6688
& && &0.02726& && & 1.4664
& &&&0.028086& && & 1.3119
& &&&0.028911& && &&&1.187
& &&&0.029737& && & 1.0744
& &&&0.030562& && &0.96175
& &&&0.031388& && &0.84102
& &&&0.032213& && &0.71198
& &&&0.033039& && &0.57921
& &&&0.033864& && &0.45042
& && &0.03469& && &0.33352
& &&&0.035515& && &0.23432
& &&&0.036341& && &0.15592
& &&&0.037166& &&&0.098122
& &&&0.037992& &&&0.058277
& &&&0.038817& &&&0.032698
& &&&0.039643& &&&0.017284
& &&&0.040468& & 0.0086013
& &&&0.041294& & 0.0039524
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stats01 发表于
概率密度函数不是概率，它求和会大于1，甚至于单个的值也会大于1。
x=randn(20)/100;
那就是说，不能用ksdensity算到的值，代替样本的概率密度？可是我画的概率密度图和用ksdensity求到的值plot的图挺接近的啊
关注者： 67
看来你还是未能理解。概率密度是plot(xi,f)曲线的高度，它乘以底边（xi）的间距（得到面积）才是概率，当xi区间越小时，fi必然会越大，甚至于单个fi超过1。曲线下面的总面积必然为1。
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stats01 发表于
看来你还是未能理解。概率密度是plot(xi,f)曲线的高度，它乘以底边（xi）的间距（得到面积）才是概率，当xi ...
懂了，谢谢 orz orz
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stats01 发表于
看来你还是未能理解。概率密度是plot(xi,f)曲线的高度，它乘以底边（xi）的间距（得到面积）才是概率，当xi ...
再咨询一下，就是说ksdensity出来的是概率密度图，y轴是概率密度？
y=a;& && && & %样本
x=linspace(min(y),max(y),30);& && &%分组
yy=hist(y,x);& &%频数
bar(x,yy/length(y));
画出的图的纵坐标是什么呢？是概率，还是概率密度？
关注者： 67
是次数。用hist得到的是次数，它除以总的次数得到的是频率，而后者与概率的含义相同。
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stats01 发表于
是次数。用hist得到的是次数，它除以总的次数得到的是频率，而后者与概率的含义相同。 ...
谢谢，orz orz
<h1 style="color:# 麦片财富积分
那如何才能通过ksdensity计算得到样本的概率呢，还有那个xi为什么是100呢
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函数：ksdensity
功能：根据给定的数据，估计概率密度分布
1. 正态分布
x = randn(1,100000);&
[y,xi] = ksdensity(x);
plot(xi,y, 'bo')
yn=normpdf(xi,0,1); % 标准正态分布的概率密度函数
plot(xi,yn,'b')
2. 瑞利分布
x = abs(randn(1,10000) + 1i*randn(1,10000));
[y,xi] = ksdensity(x);
plot(xi,y, 'bo')
yn = zeros(size(xi));
k=find(b > 0 & xi >= 0);
if any(k),
& & xk = xi(k);
& & % 瑞利分布的概率密度函数
& & yp(k) = (xk ./ b^2) .* exp(-xk.^2 ./ (2*b^2));
plot(xi,yp,'b')
3. 莱斯分布?
N = 100000;
const=1/(2*(K+1));
x1=randn(1,N);
x2=randn(1,N);
x=sqrt(const*((x1+sqrt(2*K)).^2+x2.^2));
[y,xi] = ksdensity(x);
plot(xi,y, 'bo')
yn = zeros(size(xi));
k=find(b > 0 & xi >= 0);
if any(k),
& & xk = xi(k);
& & % Rician分布的概率密度函数
& & yp(k) = (xk ./ sig^2) .* exp((-xk.^2 + v.^2) ./ (2*sig^2)) .* besselj(0, (xk .*v ./ sig^2));
plot(xi,yp,'b')
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