densidad del núcleo Suavizado es una técnica para la estimación de la función de regresión o de la función de densidad de probabilidad de una serie de números aleatorios . Esta estimación es muy importante en muchos tipos de análisis estadístico . Este tipo de cálculo puede ser tedioso si se hace a mano, ya que puede haber cientos o incluso miles de puntos de datos. Sin embargo , con el paquete de software comercial MATLAB , es posible realizar esta estimación utilizando una serie de comandos cortos . Cosas que necesitará
conocimiento de MATLAB
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Crear un vector con una serie de valores . A modo de ejemplo , el comando

x = [ randn (30,1 ) ; 5 + randn (30,1 ) ] ;

creará un vector con 60 valores: 30 números al azar con una distribución normal, y 30 números con una distribución normal, añadidos por 5 .
2

Hacer la estimación suavizado kernel con el comando

[ f , x ] = ksdensity (x ) ;

Esto producirá un vector de " f " valores valorado en los puntos ' xi '
3

Terreno del Kernel Smoothing Densidad para investigar su comportamiento con el comando .

parcela (xi, f ) .

trazará la densidad en un rango de valores del vector inicial de " x " valores
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