圆形数据的核平滑密度估计

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提供各种平滑循环数据的方法。

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更新11月19日

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这是Matlab的统计工具箱ksdensity函数和Philipp Berens的CircStat工具箱的伴侣。
与Matlab的ksdensity函数不同的是,该函数适用于圆形数据,如风向。使用Matlab的函数将在圆形数据的pdf的末端给出有偏差的值。

这个函数中使用的核是一个具有自动计算的最优标准差的正态分布,如下所示:
- Silverman B. W.(1998),统计和数据分析的密度估计,查普曼和霍尔/ CRC,博卡拉顿(FL), 47-8。
——Bowman Adrian W. & Adelchi Azzalini(1997) -数据分析应用平滑技术,牛津大学出版社,31。
- Wand M. P. & M. C. Jones(1995) -核平滑,Chapman & Hall,伦敦,60-3。

引用作为

弗拉德·阿塔纳西(2022年)。圆形数据的核平滑密度估计(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/32614-kernel-smoothing-density-estimate-for-circular-data), MATLAB中央文件交换。检索

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