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KernelCondDensity：具备最佳及渐近最佳带宽选择的多维核密度估算-MATLAB开发

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简介：
KernelCondDensity是一款MATLAB工具箱，用于执行多维条件核密度估计，并提供最优和渐进最优带宽的选择功能。 为多维域实现 Rosenblatt-Parzen 密度估计器。它可以使用不同的带宽选择方法（如 Silverman 插件的渐近最优性和留一法估计，后者在较小样本中可能更合适）。该实现包括几个功能，例如引导和对数似然计算等。如果发现任何错误，请告知我。

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  • KernelCondDensity：具备最佳及渐近最佳带宽选择的多维核密度估算-MATLAB开发
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    KernelCondDensity是一款MATLAB工具箱，用于执行多维条件核密度估计，并提供最优和渐进最优带宽的选择功能。 为多维域实现 Rosenblatt-Parzen 密度估计器。它可以使用不同的带宽选择方法（如 Silverman 插件的渐近最优性和留一法估计，后者在较小样本中可能更合适）。该实现包括几个功能，例如引导和对数似然计算等。如果发现任何错误，请告知我。
     
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