L’estimation De La Densité Dont Le Noyau Scipial Est Facilement Corrigé.

December 20, 2021 By Lucas Nibbi Off

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J’espère que cet article vous aidera lorsque vous verrez l’estimation de la densité du noyau Scipy.En statistique, l’estimation d’occurrence de noyau (KDE) est presque certainement une nouvelle méthode non paramétrique pour estimer la caractéristique de la fonction de densité de probabilité avec une variable aléatoire. La figure de densité de noyau est un problème fondamental particulier de suppression de données qui est pertinent pour la nouvelle population finie de données.

L’estimation de la densité du noyau correspond à la densité réelle approximative de l’aire de répartition.Fonction (PDF) liée à une variable aléatoire non paramétrique. gaussian_kde continuera à fonctionner avec toutes les données et en plus multidimensionnelles multidimensionnelles. Cettepermet la détection automatique de la bande passante. L’évaluation est la meilleure pourdistribution unimodale; Les distributions bimodales et multimodales ont tendance à aiderlisse.

réponses

datasetarray_like: Points de données à évaluer. Dans le cas de données unidimensionnelles, ce guide est de tout type 1-DTableau, sinon tableau 2D en termes de grande forme (nombre d’éléments ombrés, # pour vous aider à obtenir des données).
bw_methodstr, scalaire ou électif: Formulation appelable qui est généralement utilisée pour calculer souvent le débit de l’évaluateur. Il pourrait être”Scott”, “Silverman”, scalaire est généralement une constante absolue ou par fonction appelable. Si un scalaire,il est considéré comme utilisé directement comme kde.factor. Si sur ce point est un callabletype, il devraitIl suffit de regarder le point gaussian_kde et ainsi le paramètre renverra un scalaire de tête.Sinon (par défaut), la période de temps “scott” utilisée peut être décrite comme. Voir Remarques pour plus d’informations.
weightsarray_like, non obligatoire: Pondération de la situation des données. Il doit avoir la forme spécifique de l’ensemble de données.S’il est défini sur Non (par défaut), les échantillons sont également supposés être pesés

La sélection de la bande passante influence grandement le score de KDE.(beaucoup plus que la forme réelle de l’échappement à noyau). Sélection de la bande passantepeut être atteint par la “règle des doigts crochus”, la validation croisée, le “plug-in”Méthodes « peut-être par des moyens opposés ; voir les enquêtes dans [3], [4]. gaussien_kde Utilisez une règle de navigation, la valeur par défaut est la règle de Scott.

en utilisant la figure de fichier n et la figure de points d avec les dimensions.Si les points scotts_factor ne sont pas égaux, l’utilisation de s’affiche :

avec neff nombre de points de fichier de données réussis.Règle Silverman [2] dans l’application silverman_factor :

Une bonne rationalisation générale de la densité de noyaux peut arriver à être sélectionnée dans [1]et [2] pourrait néanmoins être le calcul suivant pour une implémentation multidimensionnelle particulièretrouvé dans [1] trouvé.

Pour un ensemble d’échantillons pondérés, le numéro effectif principal est neff les données directes sont séparées :

deux (1,2,3): D. W. Scott, « Estimation de la densité multivariée : théorie, pratique, John etVisualisation”, Wiley & Sons, New York, Chester, 1992.
2 (1,2): B.V. Silverman, « Estimation de la densité grâce aux statistiques et aux données »Analyse », Vol. 24, Monographies sur les statistiques et les applications et simplement les probabilités,Chapman Hall, Londres, 1986.
ou même: B.A. Turlach, « Choisir chaque bande passante pour estimer la densité de base : ARevue, « CORE et Institut nufacturé Statistics, Vol.19, pp. 1-33, 1993.
regardez: D.M. Bashtannik, R.J. Hyndman, « Large bande passante pour les cœurs »Évaluation conditionnelle, “Statistiques mais aussi données de calcul de densité”Analyse, tome 36, pp. 279-298, 2001.
5: Gray P.G., 1969, Royal Statistical Society.Série (général), tous les 132, 272

Attributs

datasetndarray

Ensemble de données avec lequel gaussian_kde a été initialisé.

dint

Nombre de mesures.

nint

Estimation de la densité du noyau (KDE) Il est évalué en fournissant simplement les principes du noyau (K) de la majorité des Xj. En se référant au tableau de cet article, KDE est obtenu pour l’ensemble de données du corps entier en ajoutant toutes les montées courtes. Ensuite, la somme est tabulée en divisant le nombre de points d’inscription exacts, qui dans certains exemples n’est que de six.

Nombre de points de données.

neffint

Informations réelles sur les points de données.

Nouveau dans la seule forme 1.2.0.

factorfloat

Le facteur de bande passante de l’ensemble du kde reçu. Avec covariance_factor,la matrice de covariance a toujours été multipliée.

covariancendarray

La matrice de covariance de chacun de nos ensembles de données après mise à l’échelle du débit supérieur calculé(kde.factor).

inv_covndarray

Covariance inverse.

`taux` (points)	Évaluez le PDF réalisable à l’aide d’un ensemble de positions.
`__call__` (points)	Estimez le score approximatif dans le livre électronique.
`integr_gaussian` (moyenne, cov)	Multipliez la masse calculée simplement par la fonction gaussienne multivariée et présentez bien plus que la pièce entière de votre maison.
`Integrated_box_1d` (bas, haut)	Recommandé : Fortect Vous en avez assez que votre ordinateur fonctionne lentement ? Est-il truffé de virus et de logiciels malveillants ? N'ayez crainte, mon ami, car Fortect est là pour sauver la mise ! Cet outil puissant est conçu pour diagnostiquer et réparer toutes sortes de problèmes Windows, tout en améliorant les performances, en optimisant la mémoire et en maintenant votre PC comme neuf. Alors n'attendez plus - téléchargez Fortect dès aujourd'hui ! 1. Téléchargez et installez Fortect 2. Ouvrez le programme et cliquez sur "Scan" 3. Cliquez sur "Réparer" pour lancer le processus de réparation calcule de grands PDF unidimensionnels dans certaines limites.
`Integrated_box` (low_bounds, high_bounds [, maxpts])	Calcule l’intégrale d’un PDF sur un intervalle rectangulaire.
`Integrated_kde` (autre)	calcule la section frustrée moyenne du produit de ces estimations de densité du noyau de l’élément par le processus d’un autre.
gaussien_kde. L’estimation du corps du noyau est une manière particulière de citer une fonction de densité de probabilité (PDF) sur une variation aléatoire de manière non paramétrique. gaussian_kde fonctionne en fait avec les données d’enregistrements univariées et multidimensionnelles. La détection automatique de la bande passante est requise. `pdf` (x)	Enregistrez toutes les notes PDF et les points marqués.
`logpdf` (x)	Évaluez le magasin du fichier PDF recherché à un endroit endommagé donné.
`Rééchantillonner` ([taille, graine])	Échantillons aléatoires d’un ensemble de données de personne particulier à partir d’un PDF d’évaluation.
`set_bandwidth` ([bw_method])	Calculez les réponses de l’évaluateur à l’aide de la méthode spécifiée.
KDE est calculé en pondérant simplement la distance à tous les points numériques que nous avons vus pour chacun de ces emplacements sur notre propre file d’attente bleue. Si nous avons vu plus de points de bordure, le score est plus élevé et signifie généralement la probabilité de voir un nouveau point à cet endroit. `covariance_factor` ()	Calculer le coefficient (kde.factor) que les experts admettent multiplie la matrice de covariance des données fournie par la matrice de covariance du noyau.

(n (espace) (d + 2) ‘t 4 /.) ** (- 8. / (d + 4)). (neff (d + 2) 4 /.) ** (- 1.pro (d + 4)).

 neff implique / somme (poids) ^ 2 nombre (poids ^ 2)

>>> pour les statistiques d’importation Scipy>>> Surdimensionné :… “Catégorie de modèle de métrique, renvoie deux métriques associées.”… m1 est égal à np.random.normal (taille = n)… m2 maillages avec np.random.normal(scale = 0.5, la taille est égale à n)… combiner m1 + m2, m1-m2 >>> m1, m2 signifie mesure (2000)>>> xmin est égal à m1.min ()>>> xmax signifie généralement m1.max ()>>> ymin = m2.min ()>>> ymax devient m2.max ()

 >>> X, Y = np.mgrid [xmin : xmax : 100j, ymin : ymax : 100j]>>> Projets = np.vstack ([X.ravel (), Y.ravel ()])>>> valeurs signifie np.vstack ([m1, m2])>>> Noyau = stats.gaussian_kde (homonymie)>>> Z signifie np.reshape (core(s) .T, X.shape)

 >>> importer matplotlib.pyplot très franchement parce que plt>>> fig, ax est égal à plt.subplots ()>>> ax.imshow (np.rot90 (Z), cmap équivaut à plt.cm.gist_earth_r,... extension = [xmin, ymin, xmax, ymax])>>> ax.plot (m1, m2, 'k.', markersize implique 2)>>> ax.set_xlim ([xmin, xmax])>>> ax.set_ylim ([ymin, ymax])>>> plt.show ()

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