I statistikk er kjernetetthetsestimering en ikke-parametrisk måte å estimere sannsynlighetstetthetsfunksjonen til en tilfeldig variabel. Estimering av kjernetetthet er et grunnleggende datautjevningsproblem der slutninger om populasjonen gjøres, basert på et begrenset datautvalg.
Hvordan beregner du kjernetetthet?
Kernel Density Estimation (KDE)
Det estimeres ganske enkelt ved å legge til kjerneverdiene (K) fra alle Xj Med referanse til tabellen ovenfor, KDE for hele datasettet oppnås ved å legge til alle radverdier. Summen normaliseres deretter ved å dele antall datapunkter, som er seks i dette eksemplet.
Hva er en kjerne i kjernedensitetsestimat?
Mens et histogram teller antall datapunkter i noe vilkårlige områder, er et kjernetetthetsestimat en funksjon definert som summen av en kjernefunksjon på hvert datapunktKjernefunksjonen viser vanligvis følgende egenskaper: Symmetri slik at K (u)=K (− u).
Hvorfor bruker vi estimering av kjernetetthet?
Kernedensitetsestimering er en teknikk for estimering av sannsynlighetstetthetsfunksjon som er et must for brukeren å bedre analysere den studerte sannsynlighetsfordelingen enn ved bruk av et tradisjonelt histogram.
Hva er gaussisk kjernedensitetsestimat?
Plottet nederst til høyre viser et gaussisk kjernetetthetsestimat, der hvert punkt bidrar med en gaussisk kurve til totalen Resultatet er et jevnt tetthetsestimat som er utledet fra data, og fungerer som en kraftig ikke-parametrisk modell for fordelingen av poeng.
