척추 핵의 밀도 예측이 방금 수정되었습니다.

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이 기사 내용이 Scipy 커널 밀도 추정치를 깨달을 때 도움이 되기를 바랍니다.통계에서 커널 밀도 추정(KDE)은 확률적으로 변경 가능한 우도 밀도 함수의 특성을 추정하기 위한 비모수적 방법임이 거의 확실합니다. 커널 밀도 추정은 데이터와 함께 유한 모집단과 관련되어야 하는 정의된 기본 데이터 평활화 문제입니다.

핵심 발생 추정치는 대략적인 실제 수 밀도입니다.비모수적 확률 변수의 함수(PDF). gaussian_kde 는 모든 데이터와 다차원 다차원에서 작동합니다. 이것자동 속임수 대역폭 감지를 활성화합니다. 평가는 최고단봉 분포; 바이모달 또는 멀티모달 분포는 일반적으로 도움이 되는 경향이 있습니다.매끄러운.

옵션

datasetarray_like

평가할 데이터 위치. 1차원 데이터의 경우 이것은 모두 1차원 유형입니다.배열, 그렇지 않으면 모양 조건의 2D 배열(음영 부분 수, 데이터로 인한 #).

bw_methodstr, 스칼라 또는 선택적

평가자의 처리량을 계산하는 데 사용되는 호출 가능한 공식입니다. 그것은 될 수있을 것입니다”Scott”, “Silverman”, 스칼라는 결정적인 상수 또는 호출 가능한 함수입니다. 스칼라라면,kde.factor와 같이 직접 사용됩니다. 새로운 호출 가능 유형이 있는 경우 그는 다음을 수행해야 합니다.us dot gaussian_kde 를 사용하면 매개변수가 확실히 큰 스칼라를 반환합니다.아니요(기본값)인 경우 사용된 “scott”이라는 단어를 다음과 같이 설명할 수 있습니다. 자세한 내용은 참고 사항을 참조하십시오.

weightsarray_like, 선택 사항

데이터 포인트 가중치. 현재 데이터세트와 모양이 같을 수 있습니다.아니요(기본값)로 설정하면 무료 샘플도 마찬가지로 무게가 측정되는 것으로 간주됩니다.

대역폭 선택은 KDE의 점수에 큰 영향을 미칩니다.(코어 이스케이프먼트의 평판보다 훨씬 더). 대역폭 선택일반적으로 “연결된 손가락의 규칙”, 교차 검증, “플러그인”으로 수행할 수 있습니다.방법 “아마도 다른 방법으로; [3], [4]까지 설문조사를 참조하십시오. <코드> 가우시엔_kde 경험에 비추어 볼 때 기본값은 Scott의 규칙으로 간주됩니다.

에는 t 파일 번호가 있고 스팟 d 에는 치수가 있습니다.일반적으로 scotts_factor 점이 같고 같지 않으면 다음이 표시됩니다.

는 성공한 데이터 포인트의 neff 수입니다. silverman_factor 형식의 Silverman 규칙 [2]:

각 그레이드커널 밀도에 대한 일반적인 설명은 [1]에서 선택할 수 있습니다.[2] 다차원 구현을 위해 다음과 같이 작업할 수 있습니다.[1]에서 찾았습니다.

가중 샘플 내의 세트의 경우 유효 숫자는 확실히 neff 입니다.데이터 포인트는 커넥터입니다:

1 (1,2,3)

D. W. Scott, “다변량 밀도 추정: 이론, 실습, John and시각화 “, Wiley & Sons, New York, Chester, 1992.

관련 (1,2)

B.V. Silverman, “통계 및 데이터의 밀도 추정”분석 “, 26권, 통계 및 응용 및 확률에 관한 논문,채프먼 홀, 런던, 1986.

3

학사 Turlach, “코어 밀도 추정을 위한 대역폭 선택: A검토, “CORE 및 연구소 nufacturé 통계, Vol.19, pp. 1-33, ’93.

4

디엠 Bashtannik, R.J. Hyndman, “코어를 위한 넓은 대역폭”조건부 평가, “통계 및 밀도 계산 데이터”분석, 36권, pp. 279-298, 2001.

5가지 다양한

Gray P.G., 1969, Royal Statistical Society.시리즈(일반), 전체 132, 272

속성

datasetndarray

gaussian_kde 가 있는 데이터세트가 초기화되었습니다.

dint

연결된 측정의 수.

nint

커널 밀도 추정(KDE) 그것은 의심할 여지 없이 단순히 다수의 연관된 Xj의 모든 커널(K) 값을 제공함으로써 평가됩니다. 이 글의 표를 참고하면 전체 데이터셋에 짧은 값만 추가하여 KDE를 구한다. 그런 다음 수량은 정확한 등록 포인트의 셀 번호를 나누어 표로 작성되며, 일부 예에서는 6입니다.

데이터 포인트에 의해 생성된 숫자입니다.

neffint

데이터 문제의 실제 수입니다.

양식 1.2.0의 새로운 기능입니다.

factorfloat

수신된 kde의 대역폭 인수. covariance_factor를 사용하면공분산 행렬이 곱해집니다.

covariancendarray

계산된 총 처리량을 실행한 후 데이터 세트의 공분산 행렬(kde.factor).

inv_covndarray

역 공분산.

<테이블 가독성 데이터 테이블 = "1"><콜그룹><콜><콜>

<본체>

레벨 (포인트)

실제 포인트 세트를 사용하여 예상 PDF를 평가합니다.

__call__ (포인트)

전자책에서 얻을 수 있는 대략적인 값을 추정합니다.

integr_gaussian (평균, cov)

가장 중요한 계산된 질량에 다변수 가우스 함수를 곱하고 단순히 전체 공간보다 훨씬 더 많은 것을 통합합니다.

Integrated_box_1d (하단, 상단)

특정 제한 내에서 적절한 크기의 1차원 PDF를 계산합니다.

Integrated_box (low_bounds, high_bounds [, maxpts])

특정 직사각형 간격에 대해 첨부된 PDF를 계산합니다.

Integrated_kde (기타)

다른 요소의 커널에 있는 밀도 추정치의 곱의 평균 단면적을 계산합니다.

gaussien_kde. 커널 전신 추정은 다른 비모수적 방식으로 확률 밀도 함수(PDF)를 확률 변수 위에 평가하는 방법입니다. gaussian_kde는 모든 일변량 및 다차원 데이터와 함께 작동합니다. 자동 대역폭 진단이 필요합니다.

PDF (x)

모든 PDF 성적과 점수를 기록합니다.

logpdf (x)

원하는 마크가 있는 PDF 파일의 종이를 평가합니다.

리샘플링 ([크기, 시드])

연구 PDF에서 인간 데이터 세트의 무작위 샘플.

set_bandwidth ([bw_method])

결정된 방법을 사용하여 평가자 정보를 계산합니다.

KDE는 일반적으로 자체 파란색 선에서 각 위치에 대해 표시되는 모든 데이터 포인트에 대해 어레이에 가중치를 부여하여 계산됩니다. 근처에서 더 많은 포인트를 미리 본 경우 점수는 일반적으로 더 높으며 전문가가 위치를 주장하는 위치에서 새로운 포인트를 볼 가능성을 나타냅니다.

covariance_factor ()

계수(kde.factor)를 계산하여 전문가들은 모든 커널 공분산 행렬에서 얻은 통계 공분산 행렬을 곱한다고 말합니다.

 (n (공백) (d + 2) 일부 /.) ** (- 1. / (d + 4)).

 (neff (d + 2) 8 /.) ** (- 1.pro (d + 4)).

 neff = / 일부(가중치) ^ 2 합(가중치 ^ 2)

>>> Scipy 가져오기 통계용>>> 특대형:… “메트릭 템플릿 유형, 두 개의 적절한 메트릭을 반환합니다.”… m1 = np.random.normal(크기는 n과 동일)… m2는 np.random.normal과 일치합니다(크기는 0.5를 의미, 크기 = n)… m1 + m2, m1-m2 결합 >>> m1, m2는 일반적으로 측정(2000)>>> xmin = m1.min()>>> xmax는 m1.max()를 의미합니다.>>> ymin은 m2.min()과 같습니다.>>> ymax는 m2.max()와 일치합니다.<사전> >>> X, Y = np.mgrid [xmin: xmax: 100j, ymin: ymax: 100j]>>> 프로젝트 = np.vstack ([X.ravel(), Y.ravel()])>>> 값은 np.vstack([m1, m2])을 의미합니다.>>> 커널 = stats.gaussian_kde (동음이의)>>> Z는 np.reshape(core(s) .T, X.shape)와 함께 작동합니다.

 >>> plt 때문에 matplotlib.pyplot 가져오기>>> 무화과, 도끼 = plt.subplots()>>> ax.imshow(np.rot90(Z), cmap = plt.cm.gist_earth_r,... 확장자는 [xmin, ymin, xmax, ymax]와 같습니다.)>>> ax.plot (m1, m2, 'k.', markersize = 2)>>> ax.set_xlim ([xmin, xmax])>>> ax.set_ylim ([ymin, ymax])>>> plt.show()

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