Kernel Smoothing Tetthet er en teknikk for å estimere regresjonsfunksjonen eller sannsynlig tetthet av en rekke tilfeldige tall . Denne beregningen er meget viktig i mange typer av statistisk analyse . Denne typen beregninger kan være kjedelig hvis det gjøres for hånd , ettersom det kan være hundrevis eller kanskje tusenvis av datapunkter . Imidlertid , med den kommersielle programvarepakken MATLAB , er det mulig å foreta denne beregning ved hjelp av en serie korte kommandoer. Du trenger
Kjennskap til MATLAB
Vis flere instruksjoner
en

Lag en vektor med en serie av verdier . Som et eksempel , kommandoen

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

Vil lage en vektor med 60 verdier: 30 tilfeldige tall med en normalfordeling , og 30 tall med en normalfordeling , lagt til av fem .
2

Gjør Kernel Smoothing estimat ved hjelp av kommandoen

[ f, xi ] = ksdensity ( x ) ;

Dette vil gi en vektor av verdiene ' f' vurderes på punktene ' xi '
3

Plot Kernel Smoothing Tetthet å undersøke sin oppførsel ved hjelp av kommandoen .

plot ( xi, f); .
p Dette vil plotte tetthet over et spekter av verdier fra den opprinnelige vektoren av verdier ' x '