说明：用于计算样本数据的非参数核密度估计，代码简单易懂。
非参数核密度 核密度估计 核密度 kde-数据 非参数-kde
说明：以为高斯和密度估计，使用高斯核的非参数密度估计方法，对样本进行概率密度估计，程序中给出了窗宽的估算公式。
核密度 matlab-窗宽 非参数核估计 高斯概率 概率核密度
说明：核密度估计的parzen窗法，简单易用，适合于初学非参数估计的用户。
parzen-指数核 核密度 PARZEN窗法 parzen窗-二维 核密度估计法
说明：2017年研究生数学建模竞赛D题参考资料【大合集】
全国研究生数学建模竞赛(GMCM)
说明：该程序实现了双变量高斯核密度估计。它可以用于估计双变量概率函数，累积分布函数（CDF）和反演CDF（ICDF）。核密度估计在估计边界区域的时候会出现边界效应。在单变量核密度估计的基础上，可以建立风险价值的预测模型。通过对核密度估计变异系数的加权处理，可以建立不同的风险价值的预测模型。由给定样本点集合...
matlab 估计 密度 变量
高斯 密度 高斯核
说明：一元密度函数根据CV最小原则选择最优窗宽的函数包，可以根据不同的核函数选择对应数据下的的最优窗宽。
matlab 选择 函数 密度
说明：KDE是估算数据的概率密度函数的非参数方法。这种方法背后的直觉是密度函数将更多的 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
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