La Stima Della Densità Coinvolta Con Il Nucleo Scipicale è Opportunamente Corretta.

December 20, 2021 By Sean Fry Off

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Speriamo che questo articolo sia in grado di aiutarti quando vedi una stima specifica della densità del kernel Scipy.In informazioni, la stima della densità del kernel (KDE) è sicuramente un metodo non parametrico per calcolare la natura della funzione di spessore di probabilità di una variabile casuale. La stima della densità del kernel è un particolare problema di livellamento dei dati necessario che è irrilevante per una popolazione finita insieme ai dati.

Il premio di densità del nucleo è la densità approssimativa effettiva dell’ampia gamma.Funzione (PDF) di una variabile aggressiva non parametrica. gaussian_kde funziona con tutti i record e multidimensionali multidimensionali. Questoconsente il rilevamento automatico del trasferimento dei dati. La valutazione è la cosa migliore perdistribuzione unimodale; Le distribuzioni bimodali o multimodali tendono finalmente ad aiutareliscio.

opzioni

datasetarray_like: Punti dati e valuta. Nel caso relativo a dati unidimensionali, questo è un qualsiasi tipo 1-DArray, se non sono array 2D in termini di forma (numero di elementi ombreggiati, numero dovuto ai dati).
bw_methodstr, scalare anche opzionale: Formulazione richiamabile che viene utilizzata per calcolare il throughput del valutatore. È probabile che sia”Scott”, “Silverman”, lo scalare è una funzione cronica assoluta o richiamabile. Se un nuovo scalare,è usato direttamente come kde.factor. Se c’è un callabletype, dovrestiBasta prendere il punto gaussian_kde e il parametro cambierà un grande scalare.In caso contrario (impostazione predefinita), la parola “scott” utilizzata può essere rivendicata come. Vedere Note per informazioni più importanti.
weightsarray_like, opzionale: Peso del punto dati. Deve avere la stessa forma del set di dati.Se impostato su No (impostazione predefinita), si presume senza dubbio che i campioni vengano pesati altrettanto bene

La selezione della larghezza di banda influenza notevolmente il punteggio di KDE.(molto più dell’aspetto reale dello scappamento a nucleo). Selezione della larghezza di bandapuò essere fatto dalla “regola delle dita connesse”, convalida incrociata, “plug-in”Metodi “forse in conseguenza di altri mezzi; vedere i sondaggi su [3], [4]. gaussien_kde Usa una regola empirica, l’impostazione predefinita è la regola di Scott.

con m numero di file e punti r numero con dimensioni.Se il modo in cui i punti scotts_factor non sono esattamente gli stessi, viene visualizzato quanto segue:

tra neff numero di punti dati in ricezione.Regola Silverman [2] in questa forma silverman_factor :

Una buona descrizione generale della densità del kernel di grado può essere selezionata in [1]e [2] può essere il seguente calcolo relativo a un’implementazione multidimensionaletrovato in [1] dissotterrato.

Per una serie di campioni pesanti, il numero effettivo potrebbe essere descritto come neff i punti dati sono separati:

specifico (1,2,3): D. W. Scott, “Stima della densità multivariata: teoria, pratica, John eVisualizzazione”, Wiley & Sons, New York, Chester, 1992.
a (1,2): B.V. Silverman, “Stima della densità per statistiche e dati”Analisi pollici, vol. 26, Monografie di statistica e quindi applicazioni e probabilità,Chapman Hall, Londra, 1986.
3: B.A. Turlach, “Scelta di una larghezza di banda per stimare la densità del nucleo: AReview, “CORE and Institut nufacturé Statistics, Vol.19, pp. 1-33, 1993.
quattro .: D.M. Bashtannik, R.J. Hyndman, “Ampia larghezza di banda per i core”Valutazione condizionale, “Statistiche e dati di calcolo della densità”Analisi, volume d’affari 36, pp. 279-298, 2001.
il: Gray P.G., 1969, Royal Statistical Society.Serie (generale), tutte le 132, 272

Attributi

datasetndarray

Set di dati con cui di solito viene inizializzato gaussian_kde .

dint

Numero di dimensione.

nint

Stima della densità del kernel (KDE) È determinato semplicemente fornendo i principi del kernel (K) della maggior parte di Xj. Facendo riferimento alla tabella in questo articolo, KDE si ottiene per il nostro intero set di dati aggiungendo tutti questi brevi valori. Quindi l’importo in dollari viene tabulato dividendo il numero relativo ai punti esatti di registrazione, che in alcuni esempi è sei.

Numero di punti file del computer.

neffint

Numero effettivo di punti dati.

Novità nel modulo 1.2.0.

factorfloat

La cifra della larghezza di banda del kde ricevuto. Con covariance_factor,la matrice di covarianza viene moltiplicata.

covariancendarray

La matrice di covarianza associata al set di dati dopo aver ridimensionato la maggior parte del throughput totale calcolato(kde.factor).

inv_covndarray

Covarianza inversa.

`domanda` (punti)	Valuta il potenziale PDF utilizzando una creazione di punti.
`__call__` (punti)	Stima il punteggio approssimativo dell’e-book.
`integr_gaussian` (media, cov)	Moltiplica la massa identificata per la capacità gaussiana multivariata e integra molto più dell’intero spazio.
`Integrated_box_1d` (in basso, in alto)	Consigliato: Fortect Sei stanco del fatto che il tuo computer funzioni lentamente? È pieno di virus e malware? Non temere, amico mio, perché il Fortect è qui per salvare la situazione! Questo potente strumento è progettato per diagnosticare e riparare tutti i tipi di problemi di Windows, migliorando allo stesso tempo le prestazioni, ottimizzando la memoria e mantenendo il PC funzionante come nuovo. Quindi non aspettare oltre: scarica Fortect oggi! 1. Scarica e installa Fortect 2. Apri il programma e fai clic su "Scansione" 3. Fai clic su "Ripara" per avviare il processo di riparazione calcola ampi PDF unidimensionali entro certi limiti.
`Integrated_box` (low_bounds, high_bounds [, maxpts])	Calcola l’integrale verso un PDF su un intervallo rettangolare.
`Integrated_kde` (altro)	calcola una nuova sezione trasversale media dell’attrezzatura della stima della densità del kernel di un elemento da un altro.
gaussien_kde. La speculazione del corpo del kernel è un modo per citare quella funzione di densità di probabilità (PDF) su quella semplice variabile casuale in una tattica non parametrica. gaussian_kde funziona sia con dati univariati che multidimensionali. È assolutamente necessario il rilevamento automatico della larghezza di banda. pdf (x)	Registra tutti gli attributi PDF e i punti valutati.
`logpdf` (x)	Valuta la rivista di tutti gli ambiti file PDF in un determinato punteggio.
`Ridefinisci` ([size, seed])	Campioni casuali di un set di dati umano reale da un PDF di valutazione.
`set_bandwidth` ([bw_method])	Calcola le informazioni del valutatore utilizzando il segreto specificato.
KDE è molto calcolato pesando la distanza che avrebbe tutti i punti dati che abbiamo incontrato per ogni posizione sulla nostra linea blu personalizzata. Se abbiamo visto molti più punti nelle vicinanze, il punteggio viene aumentato e indica la probabilità di leggere un nuovo punto in quel luogo. `fattore_covarianza` ()	Calcola il coefficiente (kde.factor) che la maggior parte degli esperti dice moltiplica la matrice di covarianza dei dati web ottenuta dalla matrice di covarianza del kernel.

 (n (spazio) (d + 2) non 4 /.) ** (- 1. / (d + 4)).

 (neff (d + 2) 7 /.) ** (- 1.pro (d + 4)).

 neff = / sum (peso) ^ non uno ma due somma (peso ^ 2)

>>> alle statistiche di importazione di Scipy>>> Grandi dimensioni:… “Tipo di modello di metrica, restituisce due metriche mirate.”… m1 = np.random.normal (la dimensione implica n)… m2 corrisponde a np.random.normal(scala = 0,5, forma del corpo = n)… combinare m1 + m2, m1-m2 >>> m1, m2 significa stima (2000)>>> xmin = m1.min ()>>> xmax denota m1.max ()>>> ymin significa m2.min ()>>> ymax corrisponde a m2.max ()

 >>> X, Y = np.mgrid [xmin: xmax: 100j, ymin: ymax: 100j]>>> Projects è uguale a np.vstack ([X.ravel (), Y.ravel ()])>>> rispetta significa np.vstack ([m1, m2])>>> Il kernel implica stats.gaussian_kde (disambigua)>>> Z sta per np.reshape (core (s) .T, X.shape)

 >>> stanno importando matplotlib.pyplot solo perché plt>>> fig, ax significa plt.subplots ()>>> ax.imshow (np.rot90 (Z), cmap = plt.cm.gist_earth_r,... l'estensione è uguale a [xmin, ymin, xmax, ymax])>>> ax.plot (m1, m2, 'k.', markersize = 2)>>> ax.set_xlim ([xmin, xmax])>>> ax.set_ylim ([ymin, ymax])>>> plt.mostra ()

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