Ve statistice je odhad hustoty jádra neparametrickým způsobem odhadu funkce hustoty pravděpodobnosti náhodné proměnné. Odhad hustoty jádra je základním problémem vyhlazování dat, kde se dělají závěry o populaci na základě konečného vzorku dat.
Jak vypočítáte hustotu jádra?
Odhad hustoty jádra (KDE)
Odhaduje se jednoduše sečtením hodnot jádra (K) ze všech Xj S odkazem na výše uvedenou tabulku, KDE pro celá datová sada se získá sečtením hodnot všech řádků. Součet je poté normalizován dělením počtu datových bodů, kterých je v tomto příkladu šest.
Co je jádro v odhadu hustoty jádra?
Zatímco histogram počítá počet datových bodů v poněkud libovolných oblastech, odhad hustoty jádra je funkce definovaná jako součet funkcí jádra na každém datovém boduFunkce jádra typicky vykazuje následující vlastnosti: Symetrie taková, že K (u)=K (− u).
Proč používáme odhad hustoty jádra?
Odhad hustoty jádra je technika pro odhad funkce hustoty pravděpodobnosti, která je nutností a umožňuje uživateli lépe analyzovat studované rozdělení pravděpodobnosti než při použití tradičního histogramu.
Co je odhad hustoty Gaussova jádra?
Graf vpravo dole ukazuje odhad hustoty Gaussova jádra, ve kterém každý bod přispívá k součtu Gaussovou křivkou Výsledkem je hladký odhad hustoty, který je odvozen z data a funguje jako výkonný neparametrický model rozložení bodů.
