Als «kde» getaggte Fragen

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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 …
13 kde 
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Schätzung der Kerndichte unter Berücksichtigung von Unsicherheiten
Bei der Visualisierung eindimensionaler Daten wird häufig die Kernel Density Estimation-Technik verwendet, um falsch gewählte Behälterbreiten zu berücksichtigen. Gibt es eine Standardmethode zum Einbeziehen dieser Informationen, wenn mein eindimensionaler Datensatz Messunsicherheiten aufweist? Zum Beispiel (und verzeihen Sie mir, wenn ich kein Verständnis dafür habe), faltet KDE ein Gauß-Profil mit den …
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Adaptive Kernel-Dichteschätzer?
Kann jemand über seine Erfahrungen mit einem adaptiven Kernel-Dichteschätzer berichten? (Es gibt viele Synonyme: adaptive | variable | variable-width, KDE | histogram | interpolator ...) Die variable Schätzung der Kerneldichte besagt, dass "wir die Breite des Kernels in verschiedenen Regionen des Probenraums variieren. Es gibt zwei Methoden ..." tatsächlich mehr: …
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Wie kann ich die Dichte eines Null-Inflations-Parameters in R schätzen?
Ich habe einen Datensatz mit vielen Nullen, der so aussieht: set.seed(1) x <- c(rlnorm(100),rep(0,50)) hist(x,probability=TRUE,breaks = 25) Ich möchte eine Linie für ihre Dichte zeichnen, aber die density()Funktion verwendet ein sich bewegendes Fenster, das negative Werte von x berechnet. lines(density(x), col = 'grey') Es gibt density(... from, to)Argumente, aber diese …
10 r  probability  kde 
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einfache Stichprobenmethode für einen Kernel Density Estimator
Ich habe einen einfachen Kernel Density Estimator in Java entwickelt, der auf ein paar Dutzend Punkten (vielleicht bis zu einhundert oder so) und einer Gaußschen Kernelfunktion basiert. Die Implementierung gibt mir zu jedem Zeitpunkt das PDF und CDF meiner Wahrscheinlichkeitsverteilung. Ich möchte jetzt eine einfache Stichprobenmethode für diese KDE implementieren …
10 sampling  pdf  kde 
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Verwendung der Kernel-Dichteschätzung im Naive Bayes Classifier?
Diese Frage ist eine Fortsetzung meiner früheren Frage hier und bezieht sich absichtlich auch auf diese Frage . Auf dieser Wiki-Seite werden Wahrscheinlichkeitsdichtewerte aus einer angenommenen Normalverteilung für den Trainingssatz verwendet, um einen Bayes'schen posterioren Wert anstelle der tatsächlichen Wahrscheinlichkeitswerte zu berechnen. Wenn ein Trainingssatz jedoch nicht normal verteilt ist, …
9 bayesian  kde 
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