Als «density-estimation» getaggte Fragen

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Können Sie die Dichteschätzung des Parzen-Fensters (Kernel) in Laienbegriffen erklären?
Die Schätzung der Parzen-Fensterdichte wird als beschrieben p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh)p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh) p(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{h^2} \phi \left(\frac{x_i - x}{h} \right) wobei nnn die Anzahl der Elemente im Vektor ist, ein Vektor ist, eine Wahrscheinlichkeitsdichte von , die Dimension des Parzen-Fensters ist und eine Fensterfunktion ist.xxxp(x)p(x)p(x)xxxhhhϕϕ\phi Meine Fragen sind: Was ist der grundlegende Unterschied zwischen einer …
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Wie kann ich einen Wert zufällig aus einer Kernel-Dichteschätzung ziehen?
Ich habe einige Beobachtungen und möchte anhand dieser Beobachtungen Stichproben nachahmen. Hier betrachte ich ein nicht parametrisches Modell, insbesondere verwende ich die Kernel-Glättung, um eine CDF aus den begrenzten Beobachtungen zu schätzen. Dann ziehe ich zufällige Werte aus der erhaltenen CDF. Das Folgende ist mein Code (die Idee ist, zufällig …
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Fügt eine Dichteprognose einen Wert hinzu, der über eine Punktprognose hinausgeht, wenn die Verlustfunktion angegeben wird?
Dichtevorhersagen sind universeller als Punktvorhersagen; Sie liefern Informationen über die gesamte vorhergesagte Verteilung einer Zufallsvariablen und nicht über eine konkrete Funktion derselben (wie den vorhergesagten Mittelwert, den Median, das Quantil usw.). Durch die Verfügbarkeit einer Dichtevorhersage können verschiedene Benutzer relevante Elemente - Punktvorhersagen - auswählen, die für sie von Interesse …
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KDE für zensierte Daten
Ich habe eine Stichprobe von Beobachtungen, bei denen etwa der Beobachtungen rechtszensiert sind. Ich möchte einen Kernel-Dichteschätzer an diese Stichprobe anpassen, habe jedoch keine Standardmethode dafür gefunden. Gibt es eine allgemein anerkannte Methode zur Anpassung eines KDE bei zensierten Beobachtungen?30%30%30\%
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