无条件核密度估计、空间条件下静态核密度估计和空间条件下动态核密度估计matlab代码详细教程

无条件核密度估计(Unconditional Kernel Density Estimation)的matlab代码：

%生成随机数据
data = randn(1000, 1);

%设置核函数和带宽
kernel = 'normal';
bw = 0.1;

%进行无条件核密度估计
[f, xi] = ksdensity(data, 'kernel', kernel, 'bandwidth', bw);

%绘制概率密度函数图像
plot(xi, f);

空间条件下静态核密度估计(Spatial Conditional Static Kernel Density Estimation)的matlab代码：

%加载数据
load carsmall;

%选择需要分析的变量
x = MPG;
y = Weight;

%设置核函数和带宽
kernel = 'normal';
bw = [1 10];

%进行空间条件下静态核密度估计
[f, xi, yi] = ksdensity([x y], 'kernel', kernel, 'bandwidth', bw);

%绘制二维概率密度函数图像
surf(xi, yi, f);

空间条件下动态核密度估计(Spatial Conditional Dynamic Kernel Density Estimation)的matlab代码：

%加载数据
load carbig;

%选择需要分析的变量
x = MPG;
y = Weight;

%设置核函数和带宽
kernel = 'normal';
bw = [1 10];

%生成时间向量
t = (1:length(x))';

%进行空间条件下动态核密度估计
[f, xi, yi] = ksdensity([x y t], 'kernel', kernel, 'bandwidth', bw, 'weights', ones(size(x)));

%绘制三维概率密度函数图像
surf(xi, yi, f);