% KSDENSITY カーネル密度、または密度推定の計算
%
%   [F,XI]=KSDENSITY(X) は、ベクトル X の標本の確率密度推定を計算します。
%   KSDENSITY は、データの範囲をカバーする等間隔の 100 点で密度推定を
%   評価します。F は、密度値のベクトルで、XI は、100 点の集合です。推定は、
%   X 内の点の数を関数とするウィンドウパラメータ (帯域幅) を使用して、 
%   標準のカーネル関数に基づいて行われます。
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%   F=KSDENSITY(X,XI) は、密度推定を行う点をベクトル XI で指定します。
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%   [F,XI,U]=KSDENSITY(...) は、カーネル平滑化ウィンドウのバンド幅も出力
%   します。
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%   出力引数なしの KSDENSITY(...) は、結果のプロットを生成します。
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%   KSDENSITY(AX,...) は、GCA の代わりに座標軸 AX にプロットします。
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%   [...]=KSDENSITY(...,'PARAM1',val1,'PARAM2',val2,...) は、密度推定を
%   制御するためのパラメータ名/値の組み合わせを指定します。使用可能な
%   パラメータは、つぎのようになります。
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%      パラメータ   値
%      'censoring'  入力が打ち切り回数であることを示す X と同じ長さの
%                   論理値ベクトル (デフォルトは打ち切りません)。
%      'kernel'     'normal' (デフォルト), 'box', 'triangle', 'epanechinikov'
%                   の中から選択される使用のためのカーネル平滑化のタイプ 
%      'npoints'    XI の等間隔の点数
%      'support'    密度が全体の実線を越える場合 'unbounded' (デフォルト)、 
%                   正の値に制限する場合は 'positive'、または密度のサポートに
%                   対して上限値と下限値の有限を与える 2 要素のベクトルの
%                   いずれかです。
%      'weights'    各 X の値に割り当てる重みを与える X と同じ長さのベクトル
%                   (デフォルトは、均等の重みです)
%      'width'      カーネル平滑化ウィンドウのバンド幅。デフォルトは、
%                   正規分布の密度を推定することに最適ですが、複数の
%                   モードのような特徴を示すものには、より小さい値を選択
%                   してもかまいません。
%      'function'   密度、累積分布、逆累積分布、残存、または累積ハザード
%                   関数に対して、それぞれ 'pdf', 'cdf', 'icdf', 'survivor',
%                   'cumhazard' から選択される推定のための関数タイプ。
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%   上記にリストしたカーネル関数の代わりに、(@normpdf のような) @、または、
%   ('normpdf' のような) 引用符を使用して別のカーネル関数を指定できます。
%   関数は、データの点の間隔を距離で表した配列、すなわち、密度を計算する
%   位置を表す配列を単一の引数とする必要があり、カーネル関数の対応する値を
%   含む同じサイズの配列を出力します。'function' パラメータ値が 'pdf' の
%   場合、このカーネル関数は、密度値を返し、それ以外の場合は累積分布値を
%   返す必要があります。'function' パラメータ値が 'icdf' の場合にカスタムの
%   カーネルを指定するとエラーになります。
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%   'support' パラメータが 'positive' の場合、KSDENSITY は、対数関数を
%   用いて X を変換し、変換された値の密度を推定し、そしてオリジナルの
%   スケールに変換します。'support' がベクトル [L U] の場合、KSDENSITY は、
%   log((X-L)/(U-X)) の変換法を使用します。'width' パラメータと出力 U は、
%   変換された値のスケールです。
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%   例:
%      x = [randn(30,1); 5+randn(30,1)];
%      [f,xi] = ksdensity(x);
%      plot(xi,f);
%   この題は、2 つの正規分布を合せてデータを作成し、そのデータに対する
%   密度を推定し、結果をプロットします。
%
%   参考 HIST, @.


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