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KernelDistribution

Objeto de distribución de probabilidad de kernel

Descripción

Un objeto KernelDistribution está compuesto por parámetros, una descripción del modelo y datos de muestra de una distribución de suavizado de kernel no paramétrica.

Una distribución de kernel es una estimación no paramétrica de la función de densidad de probabilidad (pdf) de una variable aleatoria.

La distribución de kernel utiliza las siguientes opciones.

Opción	Descripción	Valores posibles
Kernel	Tipo de función de kernel	normal, box, triangle, epanechnikov
Bandwidth	Parámetro de suavizado de kernel	Bandwidth > 0

Creación

Hay varias formas de crear un objeto de distribución de probabilidad KernelDistribution:

• Ajustar una distribución a datos usando fitdist.

• Ajustar una distribución a datos de forma interactiva usando la app Distribution Fitter.

Propiedades

Parámetros de la distribución

Kernel — Tipo de suavizador de kernel

'normal' | 'box' | 'triangle' | 'epanechnikov'

Tipo de función de kernel, especificado como un nombre de tipo de función de kernel válido.

Bandwidth — Ancho de banda de la ventana de suavizado de kernel

valor de escalar positivo

Ancho de banda de la ventana de suavizado de kernel, especificado como valor de escalar.

Tipos de datos: single | double

Características de la distribución

IsTruncated — Indicador lógico de la distribución truncada

0 | 1

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

El indicador lógico de distribución truncada, especificado como un valor lógico. Si IsTruncated es igual a 0, no se trata de una distribución truncada. Si IsTruncated es igual a 1, se trata de una distribución truncada.

Tipos de datos: logical

Truncation — Intervalo de truncamiento

vector de valores de escalar

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

El intervalo de truncamiento de la distribución de probabilidad, especificado como un vector de valores de escalar que contiene los límites inferior y superior de truncamiento.

Tipos de datos: single | double

Otras propiedades del objeto

DistributionName — Nombre de la distribución de probabilidad

vector de caracteres

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

El nombre de la distribución de probabilidad, especificado como un vector de caracteres.

Tipos de datos: char

InputData — Datos utilizados en el ajuste de la distribución

estructura

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

Los datos utilizados en el ajuste de la distribución, especificados como una estructura que contiene los siguientes elementos:

• data: El vector de datos utilizado en el ajuste de la distribución.

• cens: El vector que desea censurar. Esta propiedad debe quedar en blanco si no desea especificar ninguno.

• freq: El vector de frecuencia. Esta propiedad debe quedar en blanco si no desea especificar ninguno.

Tipos de datos: struct

Funciones del objeto

cdf	Función de distribución acumulativa
gather	Gather properties of Statistics and Machine Learning Toolbox object from GPU
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
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

Ejemplos

Ajustar un objeto de distribución de kernel a datos

Cargue los datos de muestra. Visualice los datos de peso de los pacientes mediante un histograma.

load hospital
histogram(hospital.Weight)

El histograma muestra que los datos tienen dos modos, uno para pacientes mujeres y uno para pacientes hombres.

Cree un objeto de distribución de probabilidad ajustando una distribución de kernel a los datos de peso de los pacientes.

pd_kernel = fitdist(hospital.Weight,'Kernel')

pd_kernel = 
  KernelDistribution

    Kernel = normal
    Bandwidth = 14.3792
    Support = unbounded

A modo de comparación, cree otro objeto de distribución de probabilidad ajustando una distribución normal a los datos de peso de los pacientes.

pd_normal = fitdist(hospital.Weight,'Normal')

pd_normal = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu =     154   [148.728, 159.272]
    sigma = 26.5714   [23.3299, 30.8674]

Defina los valores x y calcule la pdf de cada distribución.

x = 50:1:250;
pdf_kernel = pdf(pd_kernel,x);
pdf_normal = pdf(pd_normal,x);

Represente la pdf de cada distribución.

plot(x,pdf_kernel,'Color','b','LineWidth',2);
hold on;
plot(x,pdf_normal,'Color','r','LineStyle',':','LineWidth',2);
legend('Kernel Distribution','Normal Distribution','Location','SouthEast');
hold off;

Ajustar una distribución de kernel en lugar de una distribución unimodal como la normal revela los modos independientes para los pacientes femeninos y masculinos.

Capacidades ampliadas

Arreglos GPU

Acelere código mediante la ejecución en una unidad de procesamiento gráfico (GPU) mediante Parallel Computing Toolbox™.

Notas y limitaciones de uso:

• KernelDistribution puede ser un objeto de distribución de probabilidad ajustado mediante fitdist con argumentos de entrada de arreglos de GPU.

• La funciones del objeto KernelDistribution son totalmente compatibles con los arreglos de GPU.

Para obtener más información, consulte Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox).

Historial de versiones

Introducido en R2013a

Consulte también

fitdist | Distribution Fitter

Temas

• Fit Kernel Distribution Object to Data
• Fit Probability Distribution Objects to Grouped Data
• Compare Multiple Distribution Fits
• Kernel Distribution
• Nonparametric and Empirical Probability Distributions