matlabksdensity工具箱

㈠ 如何用MATLAB估计概率密度函数

函数：ksdensity
功能：根据给定的数据，估计概率密度分布
示例：
1. 正态分布
x = randn(1,100000);
[y,xi] = ksdensity(x);
plot(xi,y, 'bo')
% 验证
hold on
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')
% 验证
hold on
b = 1;
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));
end
plot(xi,yp,'b')

3. 莱斯分布?
N = 100000;
K = 0.5;
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')
% 验证
hold on
sig = 1;
v = 1;
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));
end
plot(xi,yp,'b')

㈡ matlab中的 ksdensity求得概率密度为什么大于1

ksdensity求的的是概率密度，但是用了离散的方法表示，要乘以离散间隔才是概率。
比如：[f,xi] = ksdensity(x,[0:0.01:1])
得到的f是区间[xi,xi+0.01]的概率密度，如果要得到xi的概率，那么可以用f*0.01来近似。

㈢ 请教matlab函数ksdensity的用法

ksdensity函数用于计算一维或二维核密度或分布估计。其主要使用格式：

[F,XI]=ksdensity(X) %计算的概率密度估计在向量或两列的矩阵X （ksdensity样本）评价

100点密度估计（或二元数据的900点密度估计）的数据。

式中：F——密度值的向量。；XI——100（或900）点的集合。

例1：

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

[f,xi] = ksdensity(x);

plot(xi,f);

xlabel('xi'),ylabel('y')

㈣ matlab 如何画出 一组数据 最可能的概率密度图 用了ksdensity ，但是老是提示有问题！先谢了。

你直接写函数ksdensity，不要有赋值。如果你写f,x,u] = ksdensity(A)，后面加一个plot(x,f)，直接用ksdensity(A)就可以得到图。

㈤ matlab画已知数据的分布曲线

建议你参考一下MATLAB的数理统计工具箱，里面有很多具体的应用例子和函数。
我这里给出一个ksdensity函数
调用方式 [y,xi] = ksdensity(x);
具体的可以 help ksdensity; 里面讲的很详细

㈥ matlab中ksdensity函数 返回值 f为什么有时大于1呢， 密度应该小于1呀

数据里有NaN, missing values

㈦ matlab:用ksdensity生成了100个点和相应概率之后,希望把其中的xi和f提取出来,应该怎么写程序啊

Y(:,i)=xi;Z(:,i)=f(xi);
你这行是什么意思，f（xi）没有定义；