Statistikada nüvənin sıxlığının qiymətləndirilməsi təsadüfi dəyişənin ehtimal sıxlığı funksiyasını qiymətləndirmək üçün qeyri-parametrik üsuldur. Nüvə sıxlığının qiymətləndirilməsi sonlu məlumat nümunəsinə əsaslanaraq populyasiya haqqında nəticə çıxarmaların aparıldığı fundamental verilənlərin hamarlanması problemidir.
Lənək sıxlığını necə hesablayırsınız?
Nəvə Sıxlığının Təxmini (KDE)
Bu, sadəcə olaraq bütün Xj-dən ləpə dəyərlərini (K) əlavə etməklə hesablanır Yuxarıdakı cədvələ istinad edərək, KDE üçün bütün verilənlər dəsti bütün sətir qiymətlərini əlavə etməklə əldə edilir. Cəm daha sonra bu nümunədə altı olan data nöqtələrinin sayına bölünməklə normallaşdırılır.
Nəvə sıxlığı təxminində nüvə nədir?
Histoqram bir qədər ixtiyari regionlardakı məlumat nöqtələrinin sayını hesablasa da, nüvə sıxlığı təxmini hər məlumat nöqtəsində nüvə funksiyasının cəmi kimi müəyyən edilən funksiyadırNüvə funksiyası adətən aşağıdakı xassələri nümayiş etdirir: K (u)=K (− u) olan simmetriya.
Niyə nüvə sıxlığının təxminindən istifadə edirik?
Nəvə sıxlığının təxmini ehtimal sıxlığı funksiyasının qiymətləndirilməsi üçüntexnikasıdır ki, bu, istifadəçiyə ənənəvi histoqramdan istifadə etməklə müqayisədə tədqiq edilmiş ehtimal paylanmasını daha yaxşı təhlil etməyə imkan verir.
Qauss nüvəsinin sıxlığı təxmini nədir?
Aşağıdakı sağ qrafik Qauss nüvəsinin sıxlığı təxminini göstərir, burada hər bir nöqtə ümumiyə Qauss əyrisini verir Nəticə aşağıdakılardan əldə edilən hamar sıxlıq təxminidir. data və nöqtələrin paylanmasının güclü qeyri-parametrik modeli kimi fəaliyyət göstərir.
