熟悉核密度估计的人应该知道存在一些边界校正方法。 ksdensity函数具有[L U]有界支持的能力。然后,我的问题是,"这里使用了什么边界校正方法?"反思还是重整化?
答案 0 :(得分:4)
我不知道传统上在KDE估算中如何进行重整化,而是通过ksdensity
中处理支持的代码段来判断(运行type ksdensity
或{{1}在MATLAB命令窗口中)
edit ksdensity
我希望绑定支持输出function ty = apply_support(yData,L,U)
% Compute transformed values of data
if L==-Inf && U==Inf % unbounded support
ty = yData;
elseif L==0 && U==Inf % positive support
ty = log(yData);
else % finite support [L, U]
ty = log(yData-L) - log(U-yData); % same as log((y-L)./(U-y))
end
是原始信号ty = log(yData-L) - log(U-yData)
的标准化和对数缩放版本。