В статистике оценка плотности ядра - это непараметрический способ оценки функции плотности вероятности случайной величины. Оценка плотности ядра - это фундаментальная задача сглаживания данных, при которой выводы о совокупности делаются на основе конечной выборки данных.
Как вы рассчитываете плотность ядра?
Оценка плотности ядра (KDE)
Оценивается просто путем добавления значений ядра (K) из всех Xj Со ссылкой на приведенную выше таблицу, KDE для весь набор данных получается путем сложения всех значений строки. Затем сумма нормализуется путем деления количества точек данных, которое в данном примере равно шести.
Что такое ядро в оценке плотности ядра?
В то время как гистограмма подсчитывает количество точек данных в несколько произвольных областях, оценка плотности ядра представляет собой функцию, определяемую как сумму функции ядра для каждой точки данныхФункция ядра обычно обладает следующими свойствами: Симметрия такая, что K (u)=K (− u).
Почему мы используем оценку плотности ядра?
Оценка плотности ядра - это техника оценки функции плотности вероятности, которая является обязательной, позволяя пользователю лучше анализировать исследуемое распределение вероятностей, чем при использовании традиционной гистограммы.
Что такое оценка плотности ядра Гаусса?
Нижний правый график показывает оценку плотности ядра Гаусса, в которой каждая точка вносит свой вклад в общую кривую Гаусса Результатом является гладкая оценка плотности, полученная из данных и функционирует как мощная непараметрическая модель распределения точек.
