Oszacowanie Ciała Jądra Strzałkowego Można łatwo Skorygować.

December 20, 2021 By John Anthony Off

Table of Contents

Zalecane: Fortect

1. Pobierz i zainstaluj Fortect

2. Otwórz program i kliknij „Skanuj”

3. Kliknij „Napraw”, aby rozpocząć proces naprawy

Pobierz to oprogramowanie i napraw swój komputer w kilka minut.

Mam nadzieję, że mój artykuł pomoże ci, gdy tylko zobaczysz oszacowanie występowania jądra Scipy.W statystyce, obliczanie gęstości jądra (KDE) jest prawie na pewno pojedynczą nieparametryczną metodą szacowania natury wraz z funkcją gęstości prawdopodobieństwa dobrej zmiennej losowej. Szacowanie gęstości jądra jest uważane za szczególne podstawowe komplikacje wygładzania danych, które są istotne tylko dla określonej populacji danych.

Szacunkowa gęstość rdzenia wynosi około . rzeczywista gęstość zasięgu.Funkcja (PDF) idealnej zmiennej nieparametrycznej losowej. gaussian_kde dostarcza wszystkie dane i wielowymiarowe wielowymiarowe. Tenumożliwia automatyczne wykrywanie przepustowości. Ocena była najlepsza dladystrybucja jednomodalna; Dystrybucje bimodalne, a także multimodalne wydają się pomagaćgładki.

wybór

datasetarray_like: Punkty danych do oceny. We wszystkich przypadkach danych jednowymiarowych może to być dowolny typ jednowymiarowyTablica, inaczej wielowymiarowość 2D pod względem kształtu (liczba związana z zacienionymi elementami, # ze względu na dane).
bw_methodstr, skalarne lub uznaniowe: Wywoływalne sformułowanie, które zostanie użyte do obliczenia przepustowości osoby oceniającej. Mogłoby być„Scott”, „Silverman”, skalar jest zawsze stałą absolutną lub jakąś funkcją, którą można wywoływać. Jeśli skalar,jest uważany bezpośrednio za kde.factor. Jeśli prawdopodobnie pojawi się typ callable, powinienPo prostu weź trochę kropki gaussian_kde i jakiś parametr zwróci wielki skalar.Jeśli nie (domyślnie), słowo „scott” przyzwyczajone można opisać jako. Zobacz Uwagi, aby uzyskać więcej informacji.
weightsarray_like, zalecane: Punkt danych . Musi mieć taki sam dobry stan jak zbiór danych.Jeśli ustawione na Nie (domyślnie), zakłada się, że próbki również będą ważone

Szeroki wybór przepustowości ma duży wpływ na wynik KDE.(o wiele więcej dla Ciebie do rzeczywistego kształtu zasadniczego spływu). Wybór przepustowościmożna to zrobić poprzez proces „reguły połączonych palców”, walidacji krzyżowej, „wtyczki”Metody „być może innymi sposobami; natknąć się na badania w [3], [4]. gaussien_kde Użyj praktycznej zasady, niektóre z domyślnych zasad to reguła Scotta.

ze względu na numer pliku n oprócz liczby kropek d , która ma wymiary.Jeśli punkty scotts_factor nie są równe, bez wątpienia wyświetlany jest następujący komunikat:

z neff zbiorem udanych punktów danych.Reguła Silvermana [2] w postaci silverman_factor :

Dobry ogólny opis wszystkich gęstości jądra gradacji może być szczególny w [1]i [2] może być najważniejszym następstwem obliczeń dla wielowymiarowej implementacjiznaleziono dla [1] znaleziono.

W przypadku najlepszego zestawu próbek ważonych najlepiej prosperującą liczbą jest neff fakty danych są oddzielone:

1 (1,2,3): D. W. Scott, „Szacowanie gęstości wielowymiarowej: teoria, praktyka, John iVisualization cal, Wiley & Sons, Nowy Jork, Chester, 1992.
2 (1,2): B.V. Silverman, „Szacowanie gęstości dla statystyk i danych”Analiza”, Vol. 26, Monografie o statystyce oraz zastosowaniach i prawdopodobieństwach,Chapman Hall, Londyn, 1986.
dużo więcej: BA Turlach, „Wybór przepustowości do szacowania gęstości rdzenia: ARecenzja, „CORE and Institut nufacturé Statistics, tom 19, s. 1-33, 1993.
4: D.M. Bashtannik, RJ Hyndman, „Szerokie pasmo dla rdzeni”Ocena warunkowa, „Dane statystyczne i obliczenia gęstości”Analiza, tom 36, s. 279-298, 2001.
5: Gray P.G., 1969, Królewskie Towarzystwo Statystyczne.Seria (ogólna), wszystkie 132, 272

Atrybuty

datasetndarray

Zestaw danych, za pomocą którego inicjowano gaussian_kde .

dint

Liczba pomiarów.

nint

Szacowanie gęstości jądra (KDE) Jest oceniany przez proste podanie wartości jądra (K) tej większości Xj. Odnosząc się do konkretnej tabeli w tym artykule, KDE jest zwykle uzyskiwane dla całego zestawu danych poprzez dodanie wszystkich krótkich wartości. Następnie suma jest stabelaryzowana, dzieląc liczbę dokładnych zmiennych rejestracji, która w niektórych przykładach wynosi bardzo sześć.

Liczba punktów danych.

neffint

Rzeczywista liczba punktów danych.

Nowość w wersji 1.2.0.

factorfloat

Współczynnik przepustowości stają się kde. Z współczynnikiem kowariancji,bez wątpienia macierz kowariancji jest mnożona.

kowariancjandarray

Macierz kowariancji wszystkich zbioru danych po skalowaniu przepustowości obliczonej ilości(kde.factor).

inv_covndarray

Kowariancja odwrotna.

`stawka` (punkty)	Oceń potencjalny plik PDF za pomocą zestawu punktów.
`__call__` (punkty)	Oszacuj jeden konkretny przybliżony wynik w e-booku.
`integr_gaussian` (średnia, cov)	Pomnóż obliczoną masę przez wszystkie wielowymiarowe funkcje Gaussa i całkuj w dużym stopniu więcej niż całą przestrzeń.
`Integrated_box_1d` (dół, góra)	Zalecane: Fortect Czy masz dość powolnego działania komputera? Czy jest pełen wirusów i złośliwego oprogramowania? Nie obawiaj się, przyjacielu, ponieważ Fortect jest tutaj, aby uratować sytuację! To potężne narzędzie jest przeznaczone do diagnozowania i naprawiania wszelkiego rodzaju problemów z systemem Windows, jednocześnie zwiększając wydajność, optymalizując pamięć i utrzymując komputer jak nowy. Więc nie czekaj dłużej — pobierz Fortect już dziś! 1. Pobierz i zainstaluj Fortect 2. Otwórz program i kliknij „Skanuj” 3. Kliknij „Napraw”, aby rozpocząć proces naprawy przedstawia duże, jednowymiarowe pliki PDF z dużą liczbą ograniczeń.
`Zintegrowane_box` (dolne_granice, wysokie_granice [, maxpty])	Oblicza całkę pliku PDF w przedziale prostokątnym.
`Integrated_kde` (inne)	oblicza średni cross office iloczynu oszacowania masy jądra elementu po prostu przez inny.
gaussien_kde. Szacowanie ciała jądra jest sposobem cytowania wykonania gęstości prawdopodobieństwa (PDF) na zmiennej losowej w sposób nieparametryczny. gaussian_kde działa oprócz danych jednowymiarowych i wielowymiarowych. Wymagane jest automatyczne wykrywanie przepustowości. `e-book` (x)	Zapisz wszystkie oceny w formacie PDF i ocenione etapy.
`logpdf` (x)	Oceń magazyn pożądanego pliku PDF przy zadanym znaku.
`Ponowne próbkowanie` ([rozmiar, ziarno])	Losowe próbki zbioru danych ludzkich całkowicie z ewaluacyjnego pliku PDF.
`set_bandwidth` ([bw_method])	Oblicz informacje o oceniającym, korzystając z określonej metody.
KDE jest obliczane przez ważenie odległości do wszystkich celów danych, które widzieliśmy dla każdej lokalizacji i warunków na naszej własnej niebieskiej linii. Jeśli w pobliżu zobaczymy więcej punktów, Twój obecny wynik jest wyższy i zazwyczaj wskazuje na prawdopodobieństwo zobaczenia nowego etapu w tej lokalizacji. `współczynnik kowariancji` ()	Oblicz każdy z naszych współczynników (kde.factor), który według ekspertów zwiększa macierz kowariancji danych otrzymaną jedynie przez macierz kowariancji jądra.

 (n (spacja) (d + 2), ale nie 4 /.) ** (- 1. - (d + 4)).

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

 neff = lub suma (waga) ^ 2 płatność (waga ^ 2)

>>> dla statystyk trafności Scipy>>> Ponadgabarytowe:… „Typ szablonu metryki, wróć do dwóch powiązanych metryk”…. m1 oznacza np.losowy.normalny (rozmiar = n)… m2 spełnia lub przekracza np.random.normal(skala = 0,5, rozmiar = n)…mieszaj m1 + m2, m1-m2 >>> m1, m2 oznacza miarę (2000)>>> xmin równa się m1.min ()>>> xmax implikuje m1.max ()>>> ymin = m2.min ()>>> ymax pasuje do m2.max ()

 >>> X, Y oznacza np.mgrid [xmin: xmax: 100j, ymin: ymax: 100j]>>> Projekty = np.vstack ([X.ravel (), Y.ravel ()])>>> wartości oznaczają np.vstack ([m1, m2])>>> Jądro = stats.gaussian_kde (ujednoznacznienie)>>> Z oznacza np.reshape (rdzeń(y) .T, X.shape)

 >>> importuj matplotlib.pyplot tylko dlatego, że plt>>> rys, ax = plt.podwykres ()>>> ax.imshow (np.rot90 (Z), cmap równa się plt.cm.gist_earth_r,... rozszerzenie = [xmin, ymin, xmax, ymax])>>> ax.plot (m1, m2, 'k.', wielkość znacznika równa 2)>>> ax.set_xlim ([xmin, xmax])>>> ax.set_ylim ([ymin, ymax])>>> plt.pokaż ()

Pobierz to oprogramowanie i napraw swój komputer w kilka minut.

Scipy Kernel Density Estimate
Scipy Kernel Dichtheid Schatting
Estimacion De Densidad De Kernel Scipy
Ocenka Plotnosti Yadra Scipy
Schatzung Der Scipy Kerneldichte
Scipy Karndensitetsuppskattning
Scipy 커널 밀도 추정
Estimativa De Densidade Do Kernel Scipy
Stima Della Densita Del Kernel Scipy
Estimation De La Densite Du Noyau Scipy