用ksdensity求取一般函数/数据的概率密度函数方法以及高斯联合分布对象的认识_soar

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用ksdensity求取一般函数/数据的概率密度函数方法以及高斯联合分布对象的认识

(2015-08-22 13:38:22)

标签：

分类： matlab

例题：

计算标准正态分布随机变量在[-2:1:2]处的概率密度值，泊松分布随机变量在点[0:1:4]的密度函数值，高斯联合分布的概率密度函数曲面和任意函数/数据的概率密度分布。

程序如下：

p1=pdf('normal',-2:2,0,1) %标准正太分布N（1，0）在[-2：1：2]的概率密度值

p2=pdf('poisson',0:4,1:5) %泊松分布P(1)在0，P（2）在1。。。。。P（5）在4处的概率密度值

mu=[1,2;-3 -5];

sigma=cat(3,[2 0;0 .5],[1 0;0 1]);

p=ones(1,2)/2;

obj=gmdistribution(mu,sigma,p) %高斯联合分布，其中obj（可任意命名）是指联合分布对象，P为相关系数

ezsurf(@(x,y)pdf(obj,[x,y]),[-10,10],[-10,10]) %ezsurf(fun,[xmin,xmax],[ymin,ymax])

rand=randn(1000,1); % randn（m,n）产生mxn标准正态随机数据矩阵

fx=sin((1:1000)*pi/500);

[f,xi]=ksdensity(rand+5*fx'); % ksdensity函数一般用来求取一般函数/数据的概率密度函数

figure;

plot(xi,f);

axis tight %使坐标系的最大值最小值和程序中数据范围一致

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