如何在matlab中绘制概率密度函数？答案

【问题标题】：How to plot probability density functions in matlab?如何在matlab中绘制概率密度函数？
【发布时间】：2013-01-27 13:49:32
【问题描述】：

我需要从

中绘制一个均匀分布矩阵的概率密度函数

U = rand (1,1000)

但我不能使用 ksdensity 函数。我试过这个：

term = 1000;
U = rand (1,term);
x=0:0.001:1;
for j = 2:term;
    u_height(j) = u_height(j-1)+((abs(x(j)-U(j))<0.01/2)/0.01)/term;
    n_height(j) = n_height(j-1)+((abs(x(j)-N(j))<0.01/2)/0.01)/term;
end

但它的绘图不正确

【问题讨论】：

你到底想做什么？ plot(U/sum(U)) 怎么了？
你考虑过直方图吗？见hist 和histc。
@Junuxx，这行不通，请参阅：stackoverflow.com/questions/5320677/…
@slayton：我明白你的意思，感谢您的更正。不过，OPs 方法似乎很复杂。
@Junuxx，是的，这个方法没有任何意义。

标签： matlab distribution uniform

【解决方案1】：

函数ksdensity 应该可以正常工作。您需要指定 PDF 的范围是有限的，并使用框内核。

u = rand(10000,1);

ksdensity(u, 'Support', [0 1], 'kernel', 'box');

此外，您可以使用 histc 近似 pdf

u = rand(10000,1);
bins = 0:.05:1;
counts = hist(u, bins);
p = counts ./ trapz(bins, counts);

plot(bins, p);

【讨论】：

为什么推荐box？（反对保持默认设置或使用epanechnikov）
@DennisJaheruddin 实际上都很好，但是在弄乱了各种选项之后，我觉得盒子内核产生的估计更接近于均匀分布。
虽然这与我要找的很接近，但它不够精确，即使是 10,000 大小的向量。
@user2064077 请记住，这是对基础分布的估计。精度将取决于数据集的大小和质量。