正または有界のいずれかのサポートが指定された場合に境界補正方法を使用します。既定の境界補正方法は対数変換です。近くにピークがあります。これに対して反転法では、望ましくないピークが境界の付近に発生することはありません。スクリプトを開く標本データを読み込みます。hospital指定された一連の値で評価された推定累積分布関数を計算およびプロットします。平滑化が過剰であるように見えます。近い推定が生成される可能性があります。平滑化ウィンドウの帯域幅を返します。0.1070より狭い帯域幅を使用して累積分布関数推定をプロットします。一致する確率が高くなります。スクリプトを開く標本データを読み込みます。個の点で評価される推定累積分布関数をプロットします。もつ指数分布から標本データを生成します。ベクトルを作成します。寿命の長い観測値は打ち切られます。(x>T);推定密度関数を計算およびプロットします。figureksdensity(x,'Support','positive','Censoring',cens);生存時間関数を計算およびプロットします。figureksdensity(x,'Support','positive','Censoring',cens,...'Function','survivor');累積ハザード関数を計算およびプロットします。指定された一連の確率値でプロットします。つの正規分布の混合を生成します。5+randn(30,1)];確率密度推定の平滑化ウィンドウの帯域幅を返します。1.5141既定の帯域幅は、正規分布の密度に最適です。推定密度をプロットします。on増大した帯域幅値を使用して密度をプロットします。ksdensity(x,'Bandwidth',1.8);plot(xi,f,'--r','LineWidth',1.5)帯域幅が広がると密度推定がさらに平滑化されるため、分布の一部の特徴が認識されない可能性があります。次に、減少した帯域幅値を使用して密度をプロットします。off帯域幅が小さくなると密度推定の平滑化は少なくなり、標本のいくつかの特徴が誇張されます。列のベクトルを作成します。列の行列を生成します。8.75+1.25*rand(10,1)];標本データの推定密度をプロットします。値を返す対象となる標本データ。列の行列を指定します。列の行列を使用します。列の行列を指定します。は行ベクトルまたは列ベクトルにすることができます。内の点の個数と同じです。ハンドルとして指定します。次のようにプロットできます。引数のコンマ区切りペアを指定します。引用符で囲まなければなりません。ように、複数の名前と値のペアの引数を、任意の順番で指定できます。打ち切り情報を表しています。要素ベクトルカーネル平滑化ウィンドウの帯域幅。格納されている点の数の関数です。スカラー値から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。要素のベクトルにすることもできます。既定の設定は正規分布の密度の推定に最適ですが[1]、大きい値を選択してさらに平滑化したり、小さい値を選択して平滑化を少なくすることもできます。対数変換を使用して有界のデータを非有界に変換します。値は、変換された値のスケールに対するものになります。'reflection'境界補正方法。構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。その後、密度推定の後、元の有界スケールに戻します。