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| tuandi |
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Verfasst am: 15.09.2010, 19:30
Titel: Probleme mit inline
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Hallo!
Freu mich über jede Hilfe! Aber zuerst zum Problem  :
Ich habe eine inline-Funktion:
außerdem habe ich einen Vektor r mit Länge n.
Nun möchte ich eine weitere Funktion (nennen wir sie 'funk(t)') auswerten, die von der Funktion 'kern(x)' abhängt.
Nämlich:
funk(t)= (1/n)*\sum{j=1}{n}kern(t-r_i)
Ich habe es extra nicht in der CODE-Umbegung geschrieben, weil mir bewusst ist, dass es nicht funktioniert.. leider fällt mir aber auch keine Lösung dazu ein.
Ich hoffe der pseudo-Latex Stil ist dennoch lesbar.
Vielen Dank für Eure Hilfe!
tuandi
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| Harald |
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Verfasst am: 19.09.2010, 12:37
Titel:
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Hallo,
die inline-Notation ist recht veraltet. Besser:
kern=@(x) (1/sqrt(2*pi))*exp((-(x^2))/2);
Die Funktion wird trotzdem etwas kompliziert:
Grüße,
Harald
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| tuandi |
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Verfasst am: 19.09.2010, 20:21
Titel:
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Vielen Dank Harald! Ich probiers die Woche gleich mal aus.
Auch vielen Dank für den Tip mit @(x)...
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| tuandi |
Themenstarter
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Verfasst am: 21.09.2010, 17:35
Titel:
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Hallo Harald!
Also: Ich habs nochmal probiert! Und theoretisch klappt es. Leider würde aber die Summe von Funktionen (bei mir: n) größer als 500 werden.. Und das lässt Matlab nicht ohne weiteres zu, es sei denn, man nimmt einen Matlab-Absturz in Kauf...
Dennoch vielen Dank für die Hilfe!!
tuandi
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| Harald |
Forum-Meister
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Verfasst am: 21.09.2010, 21:26
Titel:
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Hallo,
du versuchst quasi symbolisch zu rechnen. Mach das doch numerisch und werte das direkt aus?
Wenn du nachfragst, was ich meine: das kann ich dir schlecht sagen, weil ich nicht weiß, was du vorhast
Grüße,
Harald
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| tuandi |
Themenstarter
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Verfasst am: 21.09.2010, 22:34
Titel:
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Hallo Harald,
letztendlich hab ich das numerisch gemacht.
Kurzfassung von dem was ich vorhabe:
Ich habe eine Zeitreihe von knapp 3000 Daten.
Ich bräuchte aber gut 10000 Daten um etwas zu bewerten. Also versuch ich die restlichen Datenpunkte zu generieren, möglichst mit den gleichen/ähnlichen Eigenschaften wie die "echten" 3000 Daten.
Das mache ich mittels Kerndichteschätzung. Sahalia (irgendein Forscher von Princeton) hat eine interessante Methode vorgestellt, um den Mittelwert, aber insbesondere die Varianz des Prozesses zu schätzen (Und hier spielt eben die Kerndichteschätzung rein).
Nun: In der Formel für die Varianzschätzung (ich geh mal davon aus, das Du mit dem Begriff was anfangen kannst) kommt nun ein Integral über die Summen dieser Kerndichten vor. Und hier kommt Dein 1. Vorschlag ins Spiel .
Damals hatte ich bereits erste Ergebnisse über den numerischen Weg bekommen (mit dem Befehl trapz(vector,funktionswerte) ).
Ich bekam es nur nicht auf die Reihe symbolisch zu berechnen.
Letztendlich war dann Dein Vorschlag mit
f=@(x) 0
der Weisheit letzter Schluß. Eine Funktion als Nullfunktion zu definieren ist clever (thumbsup!!) sonst wärs schwierig mit der rekursiven Darstellung.
Mittlerweile bin ich mit der numerischen Lösung zufrieden. Es ist ziemlich schnell und bringt auch gute Ergebnisse.
Ich hoffe, mein Vorhaben hat Dich zumindest halbwegs interessiert
Vielen Dank für die Diskussion!
tuandi
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