ksdensity核密度估计 误差小

以最优的窗宽做核密度估计，误差小，比matlab自带程序精确。

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%[...] = copulafit（...‘alpha‘alpha，求copula参数95%置信区间内的值
[paramhatparamci] = copulafit（‘Frank‘[U2（:） V2（:）]） ;
CF=copulacdf（‘Frank‘[U2（:） V2（:）]-0.0643）;
%%
%copula绘图
%原始
load stockreturns
x = stocks（:1）;
y = stocks（:2）;
scatterhist（xy）
%转化为均一函数
u= ksdensity（xx‘function‘‘cdf‘）;
v = ksdensity（yy‘function‘‘cdf‘）;
scatterhist（uv）
xlabel（‘u‘）
ylabel（‘v‘）
%Fit a t copula:
[Rhonu] = copulafit（‘t‘[u v]‘Method‘‘ApproximateML‘）;

r = copularnd（‘t‘Rhonu1000）;
u1 = r（:1）;
v1 = r（:2）;

scatterhist（u1v1）
xlabel（‘u‘）
ylabel（‘v‘）
set（get（gca‘children‘）‘marker‘‘.‘）

%Transform the random sample back to the original scale of the data:
x1 = ksdensity（xu1‘function‘‘icdf‘）;
y1 = ksdensity（yv1‘function‘‘icdf‘）;

scatterhist（x1y1）
set（get（gca‘children‘）‘marker‘‘.‘）

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        857  2014-07-31 15:46  核函数求窗宽\KSDENSITY.m

     目录          0  2014-08-03 16:23  核函数求窗宽

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