La Estimación De Masa Del Núcleo Scipial Debería Corregirse Fácilmente.
December 20, 2021
Recomendado: Fortect
Con suerte, ahora este artículo le ayudará en el momento en que vea la estimación de la masa del kernel de Scipy.En estadística, la evaluación de la densidad del kernel (KDE) es casi con certeza un buen método sólido no paramétrico para estimar la naturaleza dentro de la función de densidad de probabilidad de su variable aleatoria. La estimación de la densidad del kernel suele ser una crisis de suavizado de datos fundamentales particular que es relevante solo para una determinada población de datos.
La estimación de la densidad del núcleo es la densidad de rango real cercana.Función (PDF) de una fabulosa variable aleatoria no paramétrica. gaussian_kde funciona bien con todos los datos y es multidimensional. Estahabilita la detección automática de ancho de banda. La evaluación a menudo es mejor paradistribución unimodal; Las distribuciones bimodales o simplemente multimodales tienden a ayudarsuave.
- alternativas
- datasetarray_like
Puntos de datos para evaluar. En el caso de datos unidimensionales, se trata de cualquier tipo 1-DMatriz, de lo contrario sistema 2D en términos de forma (número que tiene que ver con elementos sombreados, # debido a los datos).
- bw_methodstr, escalar o no obligatorio
Formulación invocable que se utiliza para calcular el rendimiento del evaluador. Podría ser”Scott”, “Silverman”, escalar a menudo es una constante absoluta o que simplemente se puede llamar a la función. Si es un escalar,se emplea directamente como kde.factor. Si se considera un tipo invocable, debeSimplemente tome una especie de punto
gaussian_kdey el parámetro devolverá un escalar mayor.Si no es así (predeterminado), la palabra “scott” puesta en uso se puede describir como. Consulte Notas para obtener más información.- weightsarray_like, opcionalmente disponible
Peso corporal del punto de datos. Debe tener el mismo fortalecimiento que el conjunto de datos.Si se establece en No (predeterminado), se asume que las muestras eligen pesarse también
El rango de ancho de banda influye en gran medida en la puntuación de KDE.(mucho más en comparación con la forma real del escape del estómago). Selección de ancho de bandase puede hacer con solo la “regla de los dedos conectados”, la validación cruzada, el “complemento”Métodos “quizás por otros medios; ver encuestas en [3], [4]. gaussien_kde Utilice una regla de oro, una regla predeterminada es la de Scott.
con la ayuda de n número de archivo mientras que los puntos d número ofrecen dimensiones.Si los hechos de scotts_factor no son iguales, se puede mostrar lo siguiente:
con neff cantidad de puntos de datos exitosos.Regla de Silverman [2] con el formato silverman_factor :
Se puede elegir una buena descripción general utilizando la densidad del núcleo de grado en [1]y [2] podría ser un cálculo siguiente para una implementación multidimensionalencontrado de [1] encontrado.
Para prácticamente cualquier conjunto de muestras ponderadas, el número impresionante es neff La mercancía de datos está separada:
- 1 (1,2,3)
D. W. Scott, “Estimación de la densidad multivariante: teoría, práctica, John yPulgada de visualización, Wiley & Sons, Nueva York, Chester, 1992.
- 2 (1,2)
B.V. Silverman, “Estimación de densidad para estadísticas y datos”Analysis “, Vol. 26, Monografías sobre estadística y aplicaciones y probabilidades,Chapman Hall, Londres, 1986.
- varios
B.A. Turlach, “Elección de un ancho de banda para estimar la densidad del núcleo: AReview, ”CORE e Institut nufacturé Statistics, Vol.19, págs. 1-33, 1993.
- 4
D.M. Bashtannik, R.J. Hyndman, “Ancho de banda amplio para núcleos”Evaluación condicional, “Estadísticas y datos de cálculo de densidad”Analysis, volumen 36, págs. 279-298, 2001.
- 5
Gray P.G., 1969, Royal Statistical Society.Serie (general), todos 132, 272
- Atributos
- datasetndarray
Conjunto de datos con el que se inicializó previamente
gaussian_kde.- dint
Número de medidas.
- nint
Estimación de densidad de kernel (KDE) Se evalúa simplemente haciendo que alguien cocine los valores del kernel (K) de nuestra propia mayoría de Xj. Refiriéndose a una tabla en este artículo, KDE podría obtenerse para todo el conjunto de datos creado agregando todos los valores cortos. Luego, la suma se tabula dividiendo el número exacto de cosas importantes de registro, que en algunos ejemplos es generalmente seis.
Número de puntos de datos.
- neffint
Número real vinculado con puntos de datos.
Nuevo en la versión 1.2.0.
- factorfloat
El factor de ancho de banda del kde obtenido. Con covariance_factor,la matriz de covarianza se multiplica realmente.
- covariancendarray
La matriz de covarianza de cada conjunto de datos después de escalar el rendimiento somme calculado(factor kde).
- inv_covndarray
Covarianza inversa.
| Evalúe el PDF prospectivo utilizando un conjunto de puntos. |
| Calcule la puntuación generalmente aproximada en el libro electrónico. |
| Multiplique la masa calculada por normalmente la función gaussiana multivariante e integre mucho más que el espacio completo. |
| Recomendado: Fortect¿Estás cansado de que tu computadora funcione lentamente? ¿Está plagado de virus y malware? ¡No temas, amigo mío, porque Fortect está aquí para salvar el día! Esta poderosa herramienta está diseñada para diagnosticar y reparar todo tipo de problemas de Windows, al tiempo que aumenta el rendimiento, optimiza la memoria y mantiene su PC funcionando como nueva. Así que no esperes más: ¡descarga Fortect hoy mismo!  se descompone en grandes PDF unidimensionales dentro de límites convencidos. |
| Calcula la integral de un PDF a través de un intervalo rectangular. |
 | calcula el pasaje cruzado promedio del producto de la estimación de la densidad del núcleo del elemento con otro. |
gaussien_kde. La estimación del cuerpo del kernel es un procedimiento para cotizar una operación de densidad de probabilidad (PDF) sobre una variable aleatoria de manera no paramétrica. gaussian_kde trabaja junto con datos univariados y multidimensionales. Se requiere la detección automática de ancho de banda. | Registre todas las calificaciones en PDF y los problemas calificados. |
| Evalúe la revista del codiciado archivo PDF en una marca determinada. |
| |  Muestras aleatorias de un conjunto de datos humanos de un PDF de evaluación. |
| Calcule la información del evaluador utilizando solo el método especificado. |
KDE se calcula ponderando la distancia a todas las marcas de datos que hemos visto para cada escapada en nuestra propia línea azul. Si vimos más puntos cerca, la puntuación total es más alta e indica la probabilidad de que una persona vea una nueva etapa en esa ubicación. | Calcule su coeficiente actual (kde.factor) que, según los expertos, aumenta la matriz de covarianza de datos obtenida mientras que la matriz de covarianza del kernel. |
(n (espacio) (d + 2) probablemente no 4 /.) ** (- 1. y (d + 4)).
(neff (re + 2) 4 /.) ** (- 1.pro (re + 4)).
neff = por suma (peso) ^ 2 cantidad de dinero (peso ^ 2)
>>> X, Y equivale a np.mgrid [xmin: xmax: 100j, ymin: ymax: 100j]>>> Proyectos = np.vstack ([X.ravel (), Y.ravel ()])>>> valores significa np.vstack ([m1, m2])>>> Kernel = stats.gaussian_kde (desambiguación)>>> Z significa np.reshape (core (s) .T, X.shape)
>>> importar matplotlib.pyplot solo viendo ese plt>>> fig, ax = plt.subplots ()>>> ax.imshow (np.rot90 (Z), cmap es igual a plt.cm.gist_earth_r,... extensión = [xmin, ymin, xmax, ymax])>>> ax.plot (m1, m2, 'k.', el tamaño del marcador equivale a 2)>>> ax.set_xlim ([xmin, xmax])>>> ax.set_ylim ([ymin, ymax])>>> plt.show ()Descarga este software y repara tu PC en minutos.
Scipy Kernel Density Estimate
Scipy Kernel Dichtheid Schatting
Ocenka Plotnosti Yadra Scipy
Schatzung Der Scipy Kerneldichte
Scipy Karndensitetsuppskattning
Scipy 커널 밀도 추정
Oszacowanie Gestosci Jadra Scipy
Estimativa De Densidade Do Kernel Scipy
Stima Della Densita Del Kernel Scipy
Estimation De La Densite Du Noyau Scipy
