Interpretation / Verwendung der Kerneldichte

Dies mag eine naive Frage sein, aber hier geht. Wenn ich über einen Satz empirischer Daten verfüge und eine Kerneldichte an ihn anpasse und dann einen neuen Einzelwert erhalte, der möglicherweise aus demselben Prozess stammt, der den ursprünglichen Datensatz generiert hat, kann ich eine Wahrscheinlichkeit zuweisen, dass dieser neue Wert zum Satz gehört / Prozess durch einfaches Ablesen des Wertes von der y-Achse, wo der neue Wert auf der x-Achse die Kernel-Dichtelinie schneidet und durch die Fläche unter der Dichtelinie dividiert?

Nein , ich fürchte nicht. Der Kerndichteschätzer ist die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion . Der y - Wert ist eine Schätzung der Wahrscheinlichkeitsdichte bei diesem Wert von x , also die Fläche unter der Kurve zwischen x ₁ und x ₂ schätzt die Wahrscheinlichkeit der Zufallsvariablen X   fallen zwischen x ₁ und x ₂ , unter der Annahme , dass Xwurde durch denselben Prozess generiert, der die Daten generiert hat, die Sie in die Schätzung der Kerneldichte eingegeben haben. Die Schätzung der Kerneldichte sagt nichts über die Wahrscheinlichkeit aus, dass durch denselben Prozess ein neuer Wert generiert wurde.