2-336基于Matlab的估计二维数据概率密度函数模型
基于Matlab的估计二维数据概率密度函数模型。主要理论方法总结：1. 二维核密度估计（Bivariate Kernel Density Estimation）。核密度估计（KDE）：一种非参数估计方法，用于估计数据的概率密度函数（PDF）。通过在每个数据点周围放置一个核函数（如高斯核），并将其加权平均，得到整体的密度估计。二维核密度估计：扩展到二维数据，估计二维数据的联合概率密度函数。2. 有界和无 界支持：生成均匀分布的数据，并比较有界和无 界支持的PDF估计。生成指数分布的数据，并比较有界和无 界支持的PDF估计。生成对数正态分布的数据，并比较有界和无 界支持的PDF估计。生成卡方分布的数据，并比较有界和无 界支持的PDF估计。生成瑞利分布的数据，并比较有界和无 界支持的PDF估计。程序已调通，可直接运行。
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首次发布时间：2025-05-12
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