Nelle statistiche, la stima della densità del kernel è un modo non parametrico per stimare la funzione di densità di probabilità di una variabile casuale. La stima della densità del kernel è un problema fondamentale di livellamento dei dati in cui vengono fatte inferenze sulla popolazione, sulla base di un campione di dati finiti.
Come si calcola la densità del kernel?
Kernel Density Estimation (KDE)
Si stima semplicemente aggiungendo i valori del kernel (K) da tutti Xj Con riferimento alla tabella sopra, KDE per l'intero set di dati si ottiene sommando tutti i valori di riga. La somma viene quindi normalizzata dividendo il numero di punti dati, che in questo esempio è sei.
Cos'è un kernel nella stima della densità del kernel?
Mentre un istogramma conta il numero di punti dati in regioni alquanto arbitrarie, una stima della densità del kernel è una funzione definita come la somma di una funzione del kernel su ogni punto datiLa funzione del kernel mostra tipicamente le seguenti proprietà: Simmetria tale che K (u)=K (− u).
Perché usiamo la stima della densità del kernel?
La stima della densità del kernel è una tecnica per la stima della funzione di densità di probabilità indispensabile che consente all'utente di analizzare meglio la distribuzione di probabilità studiata rispetto a quando si utilizza un istogramma tradizionale.
Qual è la stima della densità del kernel gaussiano?
Il grafico in basso a destra mostra una stima della densità del kernel gaussiana, in cui ogni punto contribuisce con una curva gaussiana al totale Il risultato è una stima della densità uniforme che deriva dal dati e funziona come un potente modello non parametrico della distribuzione dei punti.
