A Densidade Do Núcleo Cipial é Corrigida Facilmente.
December 20, 2021
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Esperamos que esta informação o ajude quando você for para a estimativa de densidade do kernel Scipy.Em estatística, a estimativa de densidade do kernel (KDE) seria quase certamente um método não paramétrico devido à estimativa da natureza da função de densidade de probabilidade de uma mudança aleatória. A estimativa da densidade do kernel é um problema de suavização de dados fundamental específico que geralmente é relevante para uma população finita no que diz respeito aos dados.
A estimativa de ocorrência principal é a densidade real aproximada do escopo.Função (PDF) de uma variável não parametricamente grande. gaussian_kde funciona com todos os dados individuais e multidimensionais. Istopermite a detecção computadorizada de largura de banda. A avaliação é mais fácil paradistribuição unimodal; Distribuições bimodais ou multimodais tendem a ajudarsuave.
- opções
- datasetarray_like
Informações de dados a serem avaliadas. No caso de dados unidimensionais vinculados, isso é quase qualquer tipo 1-DArray, caso contrário, array 2D em nomes de forma (número de problemas sombreados, # devido aos dados).
- bw_methodstr, escalar ou opcional
Formulação que pode ser chamada que é usada para calcular a taxa de transferência do avaliador. Possivelmente será”Scott”, “Silverman”, escalar é uma constante mais significativa ou uma função que pode ser chamada. Se um escalar,ele é usado diretamente como sendo kde.factor. Se houver um tipo de chamada, ele deveBasta pegar o departamento. de transporte
gaussian_kdee o parâmetro irá, sem dúvida, retornar um grande escalar.Se nunca (padrão), a palavra “scott” usada pode ser descrita como. Consulte as notas para obter informações adicionais.- weightarray_like, opcional
Peso do ponto de dados. Deve ter a mesma forma do conjunto de dados.Se definido como Não (padrão), os produtos também devem ser pesados
A seleção da largura de banda tem um grande impacto na pontuação do KDE.(muito mais do que a verdadeira forma do escape central). Seleção de largura de bandapode ser feito por esta “regra de dedos conectados”, validação cruzada, “plug-in”Métodos “talvez causados por outros meios; veja pesquisas aqui em [3], [4]. gaussien_kde Use a regra prática mais recente, o padrão é, sem dúvida, a regra de Scott.
com in número do arquivo e fatos d número com dimensões.Se normalmente os pontos scotts_factor não são considerados iguais, o seguinte é exibido:
para neff número entre os pontos de dados bem-sucedidos.Regra de Silverman [2] em todo o formulário silverman_factor :
Uma boa descrição geral da densidade geral de gradekernel pode ser selecionada em [1]e [2] podem ser os seguintes cálculos para uma implementação multidimensionalencontrado dentro de [1] encontrado.
Para um conjunto dentro de amostras ponderadas, o número efetivo geralmente é neff os pontos de dados são reservados:
- 1 (1,2,3)
D. W. Scott, “Estimating Multivariate Density: Theory, Practice, John andVisualization “, Wiley & Sons, New York, Chester, 1992.
- poucos de (1,2)
B.V. Silverman, “Estimating Density for Statistics and Data”Analysis “, Vol. 26, Monographs on Statistics and Applications and Probabilities,Chapman Hall, Londres, 1986.
- 3
B.A. Turlach, “Choosing a Bandwidth for Estimating Core Density: AReview, ”CORE and Institut nufacturé Statistics, Vol.19, pp. 1-33, Michael foi doido.
- 4
D.M. Bashtannik, R.J. Hyndman, “Wide Bandwidth for Cores”Avaliação condicional, “Estatísticas e dados de cálculo de densidade”Analysis, volume 36, pp. 279-298, 2001.
- vários
Gray P.G., 1969, Royal Statistical Society.Série (geral), todo bit 132, 272
- Atributos
- datasetndarray
Conjunto de dados exatamente com o qual
gaussian_kdefoi inicializado.- dint
Número para medições.
- nint
Estimativa de densidade do kernel (KDE) Ele também é avaliado simplesmente fornecendo seus valores de kernel (K) da maioria de Xj. Referindo-se à tabela deste artigo, o KDE é obtido quando se considera o conjunto de dados inteiro, adicionando a única coisa os valores curtos. Em seguida, o total com é tabulado dividindo-se a porcentagem de pontos de registro exatos, que em apenas alguns exemplos é seis.
Número nos pontos de dados.
- neffint
Número real de produtos de dados.
Novo no formulário 1.2.0.
- factorfloat
O fator de largura de banda do kde recebido. Com covariance_factor,a matriz de covariância é multiplicada.
- covariancendarray
A matriz de covariância do conjunto de dados após escalar a taxa de transferência total calculada(kde.factor).
- inv_covndarray
Covariância inversa.
hora (pontos)
Avalie o PDF potencial usando um conjunto específico de pontos.
__call__ (pontos)
Faça uma estimativa do registro aproximado no e-book.
integr_gaussian (média, cov)
Multiplique frequentemente a massa calculada pela função gaussiana multivariada e integre muito mais em comparação com todo o espaço.
Integrated_box_1d (inferior, superior)
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calcula PDFs unidimensionais consideráveis dentro de certos limites.
Integrated_box (low_bounds, high_bounds [, maxpts])
Calcula a vitalidade de um PDF em praticamente qualquer intervalo retangular.
Integrated_kde (outro)
divide-se na seção transversal média desses produtos da estimativa de densidade ligada ao kernel do elemento por outro.
gaussien_kde. A estimativa geral do corpo do kernel é uma maneira de citar uma função de densidade de probabilidade (PDF), no mínimo, uma variável aleatória de uma boa maneira sólida não paramétrica. gaussian_kde trabalha com dados possivelmente univariados e multidimensionais. A descoberta automática de largura de banda é necessária.
pdf (x)
Registre todas as notas e notas do PDF.
logpdf (x)
Avalie os classificados do cobiçado arquivo PDF em uma determinada marca.
Reamostrar ([tamanho, semente])
Amostras aleatórias envolvidas com um conjunto de dados humano de um PDF de avaliações.
set_bandwidth ([bw_method])
Calcule as informações do avaliador usando o método escolhido.
O KDE definitivamente é calculado pesando o array para todos os pontos de dados que agora vimos para cada local na linha azul de uma pessoa. Se observarmos mais pontos nas proximidades, a pontuação é muito maior e indica a probabilidade de ver um novo ponto no local.
covariance_factor ()
Calcule o coeficiente (kde.factor) que, infelizmente, os especialistas dizem que multiplica a matriz de covariância de dicas obtida pela maior parte da matriz de covariância do kernel.
(n (espaço) (d + 2) não oito /.) ** (- 1. / (d + 4)).
(neff (d + 2) quarto /.) ** (- 1.pro (d + 4)).
neff = / algum (peso) ^ 2 soma (peso ^ 2)
>>> X, Y = np.mgrid [xmin: xmax: 100j, ymin: ymax: 100j]>>> Projetos = np.vstack ([X.ravel (), Y.ravel ()])>>> valores significam np.vstack ([m1, m2])>>> Kernel = stats.gaussian_kde (desambiguação)>>> Z significa np.reshape (core (s) .T, X.shape)
>>> import matplotlib.pyplot apenas porque plt>>> fig, ax = plt.subplots ()>>> ax.imshow (np.rot90 (Z), cmap = plt.cm.gist_earth_r,... extensão equivale a [xmin, ymin, xmax, ymax])>>> ax.plot (m1, m2, 'k.', markersize = 2)>>> ax.set_xlim ([xmin, xmax])>>> ax.set_ylim ([ymin, ymax])>>> plt.show ()Baixe este software e conserte seu PC em minutos.
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