I statistik är kärndensitetsuppskattning ett icke-parametriskt sätt att uppskatta sannolikhetstäthetsfunktionen för en slumpvariabel. Uppskattning av kärndensitet är ett grundläggande datautjämningsproblem där slutsatser om populationen görs, baserat på ett ändligt dataprov.
Hur beräknar du kärndensitet?
Kernel Density Estimation (KDE)
Det uppskattas helt enkelt genom att lägga till kärnvärdena (K) från alla Xj Med hänvisning till tabellen ovan, KDE för hela datamängden erhålls genom att lägga till alla radvärden. Summan normaliseras sedan genom att dividera antalet datapunkter, vilket är sex i detta exempel.
Vad är en kärna i kärndensitetsuppskattning?
Medan ett histogram räknar antalet datapunkter i något godtyckliga regioner, är en kärndensitetsuppskattning en funktion definierad som summan av en kärnfunktion på varje datapunktKärnfunktionen uppvisar vanligtvis följande egenskaper: Symmetri så att K (u)=K (− u).
Varför använder vi kärndensitetsuppskattning?
Kerneldensitetsuppskattning är en teknik för uppskattning av sannolikhetstäthetsfunktion som är ett måste som gör det möjligt för användaren att bättre analysera den studerade sannolikhetsfördelningen än när man använder ett traditionellt histogram.
Vad är uppskattning av gaussisk kärntäthet?
Plottet längst ner till höger visar en gaussisk kärndensitetsuppskattning, där varje punkt bidrar med en Gaussisk kurva till totalen Resultatet är en jämn densitetsuppskattning som härleds från data och fungerar som en kraftfull icke-parametrisk modell för fördelningen av poäng.
