matlab kde估计求MAE
时间: 2023-11-02 21:02:11 浏览: 34
在MATLAB中进行KDE估计后,可以使用以下代码计算MAE:
```
%生成随机样本数据
x = normrnd(0,1,100,1);
%进行KDE估计
[f,xi] = ksdensity(x);
%生成真实分布函数数据
true_f = normpdf(xi,0,1);
%计算MAE
MAE = mean(abs(f-true_f));
```
其中,`x`为样本数据,`f`为KDE估计出的密度函数,`xi`为密度函数对应的横坐标,`true_f`为真实分布函数,`MAE`为计算得到的MAE值。
相关问题
matlab KDE
KDE (Kernel Density Estimation) 是一种用于估计概率密度函数的非参数方法。在 MATLAB 中,你可以使用 ksdensity 函数来执行 KDE。
ksdensity 函数的语法如下:
```matlab
[f, xi] = ksdensity(data)
```
其中,data 是输入数据,f 是估计的概率密度函数值,xi 是对应的数据点。
你可以使用 ksdensity 函数对一维或多维数据进行 KDE。如果你想要设置带宽参数,可以使用 'Bandwidth' 参数来指定。
以下是一个简单的示例:
```matlab
% 生成一维正态分布数据
data = randn(1000, 1);
% 执行 KDE
[f, xi] = ksdensity(data);
% 绘制概率密度函数图像
plot(xi, f);
```
这个示例中,我们生成了一维正态分布的随机数据,并使用 ksdensity 函数进行 KDE。然后,我们绘制了估计的概率密度函数图像。
希望这个回答能够帮助到你!如果你有更多问题,请随时提问。
在matlab中进行kde估计后计算MSE
KDE(Kernel Density Estimation)估计是一种用于非参数概率密度函数估计的方法。在 MATLAB 中,可以使用 `ksdensity` 函数来进行 KDE 估计。计算 MSE(Mean Squared Error,均方误差)可以用以下步骤:
1. 生成真实概率密度函数 `f`。
2. 生成样本数据集 `x`。
3. 使用 `ksdensity` 函数估计概率密度函数 `f_hat`。
4. 计算 MSE:$\text{MSE} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(f(x_i)-f_{hat}(x_i))^2$
下面是一个简单的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 生成真实概率密度函数 f
x = -5:0.1:5;
f = normpdf(x, 0, 1);
% 生成样本数据集 x
n = 1000;
x = randn(n, 1);
% 使用 ksdensity 估计概率密度函数 f_hat
[f_hat, x_hat] = ksdensity(x, 'Kernel', 'normal');
% 计算 MSE
mse = sum((f - f_hat).^2)/length(x);
```
在上述代码中,我们使用正态分布作为真实概率密度函数 `f`,并生成了一个样本数据集 `x`。然后,我们使用 `ksdensity` 函数估计了概率密度函数 `f_hat`。最后,我们计算了 MSE 并将其存储在变量 `mse` 中。