Оценка появления сципиального ядра была легко исправлена.
December 20, 2021
Рекомендуется: Fortect
Надеюсь, эта статья о процессе поможет вам, как только вы увидите оценку надежности ядра Scipy.В статистике вычисление плотности ядра (KDE) почти наверняка является огромным непараметрическим методом для оценки характера, относящегося к функции плотности вероятности одной случайной величины. Оценка плотности ядра считается конкретной фундаментальной задачей сглаживания данных, которая актуальна для ограниченной совокупности данных.
Расчетная плотность ядра – это расчетная фактическая дальность действия.Функция (PDF) их непараметрически случайной величины. gaussian_kde истории со всеми данными и многомерными многомерными. Этотвключает автоматическое определение пропускной способности. Оценка обычно лучше всего подходит дляодномодальное распространение; Бимодальные и, возможно, мультимодальные распределения, как правило, помогаютгладкий.
- типы
- datasetarray_like
Точки данных для оценки. В новом случае одномерных данных это считается любым одномерным типом.Массив, в противном случае 2D широкое разнообразие с точки зрения формы (число из заштрихованных элементов, # из-за того, что он будет данными).
- bw_methodstr, скалярный или возможный
Вызываемая формулировка, которая будет использоваться для вычисления пропускной способности оценщика. Возможно«Скотт», «Сильверман», скаляр бывает абсолютной константой или реальной вызываемой функцией. Если скаляр,он вводится прямо как kde.factor. Если всегда был вызываемый тип, он долженПросто возьмите всю точку
gaussian_kde, и параметр вернет огромный скаляр.В противном случае (по умолчанию) используемое слово “scott” можно описать как. См. Примечания для получения дополнительной информации.- weightsarray_like, рекомендуется
Тело точки данных. Он должен иметь то же создание, что и набор данных.Если установлено значение «Нет» (по умолчанию), предполагается, что образцы также будут взвешиваться.
Выбор пропускной способности сильно влияет на оценку KDE.(намного больше по сравнению с реальной формой главного спуска). Выбор полосы пропусканияможно сделать рядом с «правилом соединенных пальцев», перекрестной проверкой, «плагином»Методы «возможно, другими способами; определить обзоры в [3], [4]. gaussien_kde Воспользуйтесь эмпирическим правилом, любое значение по умолчанию – это правило Скотта.
с указанием n номера файла и даже количества точек d при использовании размеров.Если факты scotts_factor не равны, будет отображаться следующее:
с neff количеством успешных точек данных.Правило Сильвермана [2] в форме silverman_factor :
Хорошее общее описание, связанное с плотностью ядер оценок, можно найти в [1]и [2] может быть следующим расчетом для многомерной реализациинайдено фигурирующее в [1] найдено.
Для любого набора взвешенных выборок успешным числом является neff .фрагменты данных разделены:
- 1 (1,2,3)
Д. В. Скотт, «Оценка многомерной плотности: теория, практика, Джон иВизуализация в дюймах высотой, Wiley & Sons, Нью-Йорк, Честер, 1992.
- 2 (1,2)
Б.В. Сильверман, “Оценка плотности статистики и данных”Анализ », Том 26, Монографии по статистике и приложениям и вероятностям,Чепмен-холл, Лондон, 1986.
- 4
Б.А. Турлах, «Выбор полосы пропускания для оценки плотности сердцевины: AОбзор », CORE и Institut nufacturé Statistics, том 19, стр. 1-33, 1993 г.
- 4
Д.М. Баштанник, Р. Хайндман, “Широкая полоса пропускания для ядер”Условная оценка, «Статистические данные и данные расчета плотности»Анализ, том 36, стр. 279-298, 2001.
- 5
Грей П.Г., 1969, Королевское статистическое общество.Серии (общие), все 132, 272
- Атрибуты
- datasetndarray
Набор данных, с которым, скорее всего, был инициализирован
gaussian_kde.- dint
Количество измерений.
- nint
Оценка плотности ядра (KDE) Он оценивается простым взбиванием значений ядра (K) всего большинства Xj. Ссылаясь на конкретную таблицу в этой статье, KDE, несомненно, получается для всего набора данных простым добавлением всех коротких значений. Затем сумма табулируется с указанием количества точных регистрационных данных, которых в некоторых примерах считается шесть.
Количество точек данных.
- neffint
Фактическое количество связанных точек данных.
Новое в shape 1.2.0.
- factorfloat
Коэффициент пропускной способности полученного kde. С covariance_factor,ковариационная матрица часто умножается.
- covariancendarray
Ковариационная матрица конкретного набора данных после масштабирования вычисленной по всему объему пропускной способности(kde.factor).
- inv_covndarray
Обратная ковариация.
| Оцените предполагаемый PDF-файл с помощью набора точек. |
| Оцените эти приблизительные оценки в электронной книге. |
| Умножайте вычисленную массу на многомерную функцию Гаусса и интегрируйте часто больше, чем все пространство. |
| Рекомендуется: FortectВы устали от медленной работы компьютера? Он пронизан вирусами и вредоносными программами? Не бойся, друг мой, Fortect здесь, чтобы спасти положение! Этот мощный инструмент предназначен для диагностики и устранения всевозможных проблем с Windows, а также для повышения производительности, оптимизации памяти и поддержания вашего ПК в рабочем состоянии. Так что не ждите больше - скачайте Fortect сегодня!  обрабатывает большие одномерные PDF-файлы в заданных пределах. |
| Вычисляет интеграл PDF по прямоугольному интервалу. |
 | вычисляет среднее значение перекрестной веб-страницы продукта оценки встречаемости ядра элемента в основном другой. |
gaussien_kde. Оценка тела ядра – это стратегия непараметрического цитирования характеристики плотности вероятности (PDF) по случайной величине. gaussian_kde работает с одномерными и многомерными данными. Требуется автоматическое определение пропускной способности. | Записывайте все оценки PDF и оцениваемые функции. |
| Оцените журнал желанного файла PDF по заданной отметке. |
| |  Случайные образцы набора человеческих данных, предоставленные оценочным PDF-файлом. |
| Вычислить информацию оценщика, используя указанный метод. |
KDE рассчитывается как результат взвешивания расстояния до всех переменных данных, которые мы видели для каждого точного размещения на нашей собственной синей линии. Если бы мы увидели больше точек поблизости, я бы сказал, что оценка выше и указывает на вероятность увидеть новый шаг в этом месте. | Вычислить некоторый коэффициент (kde.factor), который, по словам экспертов, увеличивает матрицу ковариации данных, полученную просто как матрицу ковариации ядра. |
(n (пробел) (d + 2) разве вы не 4 /.) ** (- 1. против (d + 4)).
(neff (d + 2) 4 /.) ** (- 1.pro (d + 4)).
neff = и сумма (вес) ^ 2 число (вес ^ 2)
>>> X, Y означает np.mgrid [xmin: xmax: 100j, ymin: ymax: 100j]>>> Projects = np.vstack ([X.ravel (), Y.ravel ()])>>> values означает np.vstack ([m1, m2])>>> Ядро = stats.gaussian_kde (значения)>>> Z означает np.reshape (core (s) .T, X.shape)
>>> импортировать matplotlib.pyplot только на счет plt>>> fig, ax = plt.subplots ()>>> ax.imshow (np.rot90 (Z), cmap равно plt.cm.gist_earth_r,... extension = [xmin, ymin, xmax, ymax])>>> ax.plot (m1, m2, 'k.', markersize равно 2)>>> ax.set_xlim ([xmin, xmax])>>> ax.set_ylim ([ymin, ymax])>>> plt.show ()Загрузите это программное обеспечение и почините свой компьютер за считанные минуты. г.
Scipy Kernel Density Estimate
Scipy Kernel Dichtheid Schatting
Estimacion De Densidad De Kernel Scipy
Schatzung Der Scipy Kerneldichte
Scipy Karndensitetsuppskattning
Scipy 커널 밀도 추정
Oszacowanie Gestosci Jadra Scipy
Estimativa De Densidade Do Kernel Scipy
Stima Della Densita Del Kernel Scipy
Estimation De La Densite Du Noyau Scipy
г.
