Matlab的not密度不能正常工作

Question

我正在使用一个严格的正观测向量(它们是一个距离度量)。

我将ksdensity与这个向量一起使用，以获得密度函数的感觉，令人惊讶的是，它包含负值。这意味着观察到所有负值区间的概率都是正的。

这是不正确的，因为我知道我的观察都是积极的。

为什么ksdensity要这么做？我有一种感觉，它完成了假设连续可微的曲线。这是一个正确的假设吗？

有没有什么办法可以让Matlab不去猜测，只给出经验累积函数的“导数”？

Answer 1

ksdensity返回的概率密度估计基于正态核函数的假设。如果你的数据的值接近于零，那么当各个内核相加时，你自然会得到一些重叠到负值：

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(Image Source)

直方图不会有这个问题，因为它只显示实际存在的值。为了纠正这个错误，你可以指定一个不同的发行版( Mathworks称之为“内核平滑器”)，甚至可以添加一个自定义的发行版。例如：

[f,xi] = ksdensity(x,pts,'kernel','epanechnikov')

将正态分布替换为epanechnikov。

编辑：

...and证明你应该首先阅读文档，我刚刚发现你可以将你的内核密度估计限制为正值：

x = gamrnd(5,7,1000,1);
[f,xi] = ksdensity(x,'support','positive');
figure
plot(xi,f,'linewidth',2)