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サンプル S のセットがあり、その PDF を検索したいと考えています。問題は、ksdensity を使用すると、1 より大きい値が得られることです!

[f,xi] = ksdensity(S)

配列 f では、ほとんどの値が 1 より大きいです! 何が問題なのか教えてください。ご協力いただきありがとうございます。

例えば：

S=normrnd(0.3035, 0.0314,1,1000);
ksdensity(S)
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1 に答える 1

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ksdensityは、名前が示すように、連続変数の確率密度関数を推定します。確率密度は 1 よりも大きくなる可能性があり、実際にはゼロ以上の任意の値を持つ可能性があります。確率に対する制約は、可能性の網羅的な範囲にわたるそれらの合計が 1 でなければならないということです。確率密度の場合、制約は、値の全範囲にわたる積分が 1 であることです。

によって推定された pdf の積分の大まかな近似は、次のksdensityように Matlab で取得できます。

sum(f) * min(diff(xi))

の値xiが等間隔であると仮定します。この式の値は約 1 である必要があります。

アプリケーションで、この近似値が 1 に十分に近くないと思われる場合は、推定点のグリッド (2 番目のパラメーターpts) を指定して、 によって自動的に生成される間隔よりも間隔を狭くしたり、範囲を広くしたりすることができksdensityます。

于 2013-09-30T11:54:45.203 に答える