Logo ro.boatexistence.com

Pentru estimarea densității nucleului?

Cuprins:

Pentru estimarea densității nucleului?
Pentru estimarea densității nucleului?

Video: Pentru estimarea densității nucleului?

Video: Pentru estimarea densității nucleului?
Video: IWMP 2021, Charge accumulation, conduction band filling and ferroicity by Cristi M. Teodorescu 2024, Mai
Anonim

În statistică, estimarea densității nucleului este o modalitate neparametrică de a estima funcția de densitate de probabilitate a unei variabile aleatoare. Estimarea densității nucleului este o problemă fundamentală de netezire a datelor în care se fac inferențe despre populație, pe baza unui eșantion finit de date.

Cum se calculează densitatea nucleului?

Estimarea densității nucleului (KDE)

Se estimează pur și simplu prin adăugarea valorilor nucleului (K) din toate Xj Cu referire la tabelul de mai sus, KDE pentru întregul set de date este obținut prin adăugarea tuturor valorilor rândurilor. Suma este apoi normalizată prin împărțirea numărului de puncte de date, care este șase în acest exemplu.

Ce este un nucleu în estimarea densității nucleului?

În timp ce o histogramă numără numărul de puncte de date în regiuni oarecum arbitrare, o estimare a densității nucleului este o funcție definită ca suma unei funcții kernel pe fiecare punct de dateFuncția de nucleu prezintă de obicei următoarele proprietăți: Simetrie astfel încât K (u)=K (− u).

De ce folosim estimarea densității nucleului?

Estimarea densității nucleului este o tehnică de estimare a funcției de densitate a probabilității care este o necesitate, permițând utilizatorului să analizeze mai bine distribuția probabilității studiate decât atunci când se utilizează o histogramă tradițională.

Ce este estimarea densității nucleului gaussian?

Graficul din dreapta jos arată o estimare a densității nucleului gaussian, în care fiecare punct contribuie cu o curbă gaussiană la totalul Rezultatul este o estimare a densității netede care este derivată din date și funcționează ca un model neparametric puternic al distribuției punctelor.

Recomandat: