C'est peut-être une question naïve, mais voilà. Si j'ai un ensemble de données empiriques et que j'y ajuste une densité de noyau, puis que j'obtiens une nouvelle valeur unique qui peut éventuellement provenir du même processus qui a généré l'ensemble de données d'origine, puis-je attribuer une...
Quelqu'un peut-il rendre compte de son expérience avec un estimateur adaptatif de densité de noyau? (Il existe de nombreux synonymes: adaptatif | variable | largeur variable, KDE | histogramme | interpolateur ...) Une estimation de densité de noyau variable dit "nous faisons varier la largeur du...
Lors de la visualisation de données unidimensionnelles, il est courant d'utiliser la technique d'estimation de la densité du noyau pour tenir compte des largeurs de bac mal choisies. Lorsque mon ensemble de données unidimensionnel présente des incertitudes de mesure, existe-t-il un moyen standard...
J'ai un ensemble de données avec beaucoup de zéros qui ressemble à ceci: set.seed(1) x <- c(rlnorm(100),rep(0,50)) hist(x,probability=TRUE,breaks = 25) Je voudrais tracer une ligne pour sa densité, mais la density()fonction utilise une fenêtre mobile qui calcule les valeurs négatives de x....
J'ai développé un estimateur de densité de noyau simple en Java, basé sur quelques dizaines de points (peut-être jusqu'à une centaine) et une fonction de noyau gaussien. L'implémentation me donne à tout moment le PDF et le CDF de ma distribution de probabilité. Je voudrais maintenant implémenter...
Cette question fait suite à ma précédente question ici et est également liée, dans l' intention, à cette question . Sur cette page wiki, les valeurs de densité de probabilité d'une distribution normale supposée pour l'ensemble d'apprentissage sont utilisées pour calculer des valeurs de probabilité...