Sannolikhetslära, PDF
Jag har en fil varX.mat med 400 slumpmässiga värden (antar att detta är N_tot). Plottar histogram(x). Nu till estimated PDF (N som står i täljaren i bråket, bild 2), hur tar jag reda på den funktionen?
Det verkar ju finnas en ekvation (3), vad säger den?
Men spontant tänker jag att N kanske betyder ”antalet punkter i intervallet”, och Ntot är totala antalet punkter?
Hondel skrev:Det verkar ju finnas en ekvation (3), vad säger den?
Men spontant tänker jag att N kanske betyder ”antalet punkter i intervallet”, och Ntot är totala antalet punkter?
Jag tänkte också att det kanske är intervallet. Blir intervallet då den minsta samt största värdet?
Det är som det står i texten, är antalet träffar i intervallet , dvs. ett intervall centrerat kring värdet x och med längden .
N är alltså egentligen ett histogram, sedan normaliserar man det för att få ett estimat av PDF:en (den skall ju integrera till 1 över de x som ingår i definitionsmängden.
Matsmats skrev:Det är som det står i texten, är antalet träffar i intervallet , dvs. ett intervall centrerat kring värdet x och med längden .
N är alltså egentligen ett histogram, sedan normaliserar man det för att få ett estimat av PDF:en (den skall ju integrera till 1 över de x som ingår i definitionsmängden.
Jag har ritat histogrammet (bild nedan). Vet dock inte hur jag ska omvandla det till en PDF där vi har kontinuerliga värden. Vi har i även i uppgift att ge ett uttryck för funktionen (PDF). Att rita är en sak, men hur får man ett uttryck?
Edit: Bör jag kanske använda ksdensity?
Histogrammet skapar ju ungefär det du vill ha; läs; ser ut som du fått 20 bins i det här fallet. En bin ser ut att ha en bredd något större än 0.5. Du behöver ha koll på för att göra klart ditt estimat. Man kan ge olika parametrar för histogramfunktionen för att styra Δx eller åtminstone få reda på vad den är. Läs i hjälptexten för histogram.
ksdensity gör såvitt jag förstår lite mer än det som står i uppgiftstexten.