Kernel Lissage densité est une technique d'estimation de la fonction de régression ou de la fonction de densité de probabilité d'une série de nombres aléatoires. Cette estimation est très important dans de nombreux types d'analyses statistiques . Ce type de calcul peut être fastidieuse si elle est faite à la main, car il peut y avoir des centaines voire des milliers de points de données. Cependant , avec le package logiciel commercial MATLAB , il est possible de faire cette estimation en utilisant une série de commandes courts. Choses que vous devez
connaissance de MATLAB
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Créer un vecteur avec une série de valeurs . À titre d'exemple , la commande

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

créer un vecteur avec 60 valeurs : 30 numéros aléatoires une distribution normale, et 30 numéros avec une distribution normale, ajoutées par 5.
2

Faire l'estimation de lissage du noyau en utilisant la commande

[f, xi ] = ksdensity (x) ;

Ceci va produire un vecteur de valeurs de la f ' évalué à Xi ' les points
3

Terrain du noyau de lissage densité d'enquêter sur son comportement en utilisant la commande . Photos

parcelle ( xi, f); .

tracera la densité sur une plage de valeurs du vecteur initial des valeurs de S x '
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