Distribución de kernel

Ajuste una distribución suavizada basada en una función de kernel y evalúe la distribución

Statistics and Machine Learning Toolbox™ ofrece varias formas de trabajar con la distribución de kernel.

Cree un objeto KernelDistribution y utilice funciones del objeto KernelDistribution.
Utilice funciones específicas de la distribución.

Para obtener información sobre la distribución de kernel, consulte Kernel Distribution.

Funciones

`fitdist`	Ajustar un objeto de distribución de probabilidad a datos
`distributionFitter`	Abrir la app Distribution Fitter

`cdf`	Función de distribución acumulativa
`gather`	Gather properties of Statistics and Machine Learning Toolbox object from GPU (desde R2020b)
`icdf`	Función de distribución acumulativa inversa
`iqr`	Interquartile range of probability distribution
`mean`	Media de la distribución de probabilidad
`median`	Median of probability distribution
`negloglik`	Negative loglikelihood of probability distribution
`pdf`	Función de densidad de probabilidad
`plot`	Plot probability distribution object (desde R2022b)
`random`	Números aleatorios
`std`	Desviación estándar de la distribución de probabilidad
`truncate`	Truncar objeto de distribución de probabilidad
`var`	Varianza de la distribución de probabilidad

`ksdensity`	Estimación de la función de suavizado de kernel para datos univariantes y bivariantes
`mvksdensity`	Kernel smoothing function estimate for multivariate data

KernelDistribution Objeto de distribución de probabilidad de kernel

Kernel Distribution
A kernel distribution is a nonparametric representation of the probability density function of a random variable.
Nonparametric and Empirical Probability Distributions
Estimate a probability density function or a cumulative distribution function from sample data.
Fit Kernel Distribution Object to Data
This example shows how to fit a kernel probability distribution object to sample data.
Fit Kernel Distribution Using ksdensity
This example shows how to generate a kernel probability density estimate from sample data using the ksdensity function.
Fit Distributions to Grouped Data Using ksdensity
This example shows how to fit kernel distributions to grouped sample data using the ksdensity function.