ksdensity函数，matalab

ksdensity函数是MATLAB中的一个统计函数，用于估计数据的概率密度分布。它基于Kolmogorov-Smirnov（KS）检验法，通过计算样本数据与给定概率密度函数之间的差异来估算数据的分布。这个函数接受两个输入参数：一个是你要分析的数据向量，另一个是一个概率密度函数模板，可以是标度不变的内置函数（如'norm'、'exp'等）或者是用户自定义的函数。

使用步骤大致如下：

[ksStat, cdf] = ksdensity(data, [min max], 'Kernel', kernel_type, 'Bandwidth', bandwidth);

- `data`：需要分析的数值数据。
- `[min max]`：指定数据范围，通常取数据的最小值和最大值。
- `'Kernel'`：选择核函数，常见的有'gaussian'（高斯）、'exponential'（指数）等。
- `'Bandwidth'`：带宽参数，控制估计精度与平滑程度。

ksdensity函数会返回两部分结果：
- `ksStat`：KS检验的统计量，用来判断数据是否服从指定的概率密度函数。
- `cdf`：对应于数据点的累积分布函数（CDF）估计。