Discussion :

[Mrmeynis]

Bonjour,

d'après ce que j'ai compris, ksdensity approxime la densité de probabilité d'un échantillon, alors pourquoi ces valeurs sont plus grandes que 1?
Merci

[phryte]

Bonjour.
Fais nous voir ton calcul.

[Mrmeynis]

Bonjour.
Fais nous voir ton calcul.

il n'y a pas de calcul, c'est juste un vecteur qui représente un échantillon d'un variable aléatoire, je fais ksdensity(V) et ça me donne le résultat en pièce jointe
Merci

[Bktero]

Une densité de probabilités doit être inférieure à 1 selon toi ?


Si je ne m'abuse, l'intégrale sur R de la densité doit être égale à 1, mais rien n'indique que la densité elle-même doit être inférieure à 1 pour tout x appartenant à R. Ce qui est d'ailleurs suggérer ici : http://fr.wikipedia.org/wiki/Densit%...obabilit%C3%A9


Mais comme d'habitude je me prends les pieds dans le tapis entre densité de probabilité et fonction de répartition


EDIT : ah voilà ! http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_de_...0_densit.C3.A9

Tu intègres la densité de probabilité pour avoir la fonction de répartition. Donc la fonction de répartition est forcément inférieure à 1 puisque c'est une probabilité.
La densité de probabilité indique la répartition des valeurs mais n'est pas une probabilité et peut-être a priori supérieure à 1.

[phryte]

Bonjour.
Je pense qu'il faut faire comme pour les histogrammes, normaliser :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
clear
V = [randn(30,1);50+randn(30,1)];
[f,xi] = ksdensity(V); 
f=f/max(f);
plot(xi,f); grid

[Mrmeynis]

Merci pour vos réponses,
c'est intuitif, car elle représente des petites probabilités, la fonction de répartition est la sommation de ces petites probabilités sur un intervalle.
c'est peut etre une fausse intuition.


tant pis pour moi, tu as raison!!!!!!!!!!!!!

[Bktero]

La fonction de répartition n'est pas la somme de probabilités. Car la densité de probabilités, contrairement à ce que son nom indique, n'est pas une probabilité.

Doù ta confusion sans doute