1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
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% // nc est le nombre de classes dans l'histogramme
% // n la taille de l'échantillon
% // h le pas de l'ordre de n^(-1/5)
function []= estim_gaussien(nc,n,hn)
nc=100;
n=1000;
hn=1/(1000^(1/5));
% // gaussiennes centrées réduites de variance 1
x=randn(n,1);
hist(x,nc)
% // estimation de la densité de la loi de E par la méthode des noyaux,
C=[min(x)-1:1/n:max(x)+1];
%//tracé de la vraie densité
f = exp(-C.^2/2)/sqrt(2*pi);
plot(C,f)
for i=1:length(C)
B(i)=1/(n*hn)*sum((exp(((C(i)-x)/hn).^2)/2)*(1/sqrt(2*pi)));
end
hold on
plot(C,B,'r')
end |
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