Em estatística, a estimativa de densidade do kernel é uma forma não paramétrica de estimar a função de densidade de probabilidade de uma variável aleatória. A estimativa de densidade do kernel é um problema fundamental de suavização de dados onde são feitas inferências sobre a população, com base em uma amostra de dados finita.
Como você calcula a densidade do kernel?
Kernel Density Estimation (KDE)
Estima-se simplesmente adicionando os valores do kernel (K) de todos os Xj Com referência à tabela acima, KDE para todo o conjunto de dados é obtido adicionando todos os valores de linha. A soma é então normalizada dividindo o número de pontos de dados, que é seis neste exemplo.
O que é um kernel na estimativa de densidade do kernel?
Enquanto um histograma conta o número de pontos de dados em regiões um tanto arbitrárias, uma estimativa de densidade do kernel é uma função definida como a soma de uma função do kernel em cada ponto de dadosA função kernel normalmente exibe as seguintes propriedades: Simetria tal que K (u)=K (− u).
Por que usamos a estimativa de densidade do kernel?
A estimativa de densidade do kernel é uma técnica para estimar a função de densidade de probabilidade que é indispensável para permitir ao usuário analisar melhor a distribuição de probabilidade estudada do que quando se usa um histograma tradicional.
Qual é a estimativa de densidade de kernel gaussiana?
O gráfico inferior direito mostra uma estimativa de densidade de kernel gaussiana, na qual cada ponto contribui com uma curva gaussiana para o total O resultado é uma estimativa de densidade suave que é derivada da dados e funciona como um poderoso modelo não paramétrico da distribuição de pontos.
