Täthetsuppskattningen Av Typen Av Scipial Kärna Korrigeras Lätt.
December 20, 2021
Rekommenderas: Fortect
Förhoppningsvis kommer den här artikeln att göra det lättare för dig när du ser Scipys kärndensitetsuppskattning.I statistik är kärnmassuppskattning (KDE) nästan utan tvekan en icke-parametrisk metod för att uppskatta den speciella karaktären hos en slumpmässig variabels sannolikhetstäthetsförmåga. Kärnsoliditetsuppskattning är ett särskilt grundläggande tips som utjämnar problem som är relevant för en ändlig population av data.
Uppskattningen av kärndensitet är vanligtvis den ungefärliga faktiska intervalldensiteten.Funktion (PDF) från en icke-parametriskt slumpmässig variabel. gaussian_kde fungerar med all data kopplad till flerdimensionell flerdimensionell. Dettamöjliggör automatiska bandbreddssensorer. Utvärdering är bäst förunimodal fördelning; Bimodala eller multimodala distributioner tenderar att du kan hjälpaslät.
- alternativ
- datasetarray_like
Datapunkter att bedöma. När det gäller endimensionell förståelse är detta vilken 1D-typ som helstArray, vanligtvis 2D-array i form av stor form (antal skuggade element, # skyldig till data).
- bw_methodstr, scalar eller till och med en valfri
Callable blueprint som används för att ofta beräkna utvärderarens genomströmning. Det kan vara”Scott”, “Silverman”, skalär är en absolut konstant och även en anropsbar funktion. Om den perfekta skalaren,den används direkt som kde.factor. Om det finns en callable-typ bör din älskare göra detTa bara pricken
gaussian_kdeoch helt enkelt kommer parametern att returnera en enorm stor skalär.Om inte (standard), kan uttrycket “scott” som används beskrivas vara. Se Anteckningar för mer information.- weightsarray_like, valfri
Datapunktsvikt. Det måste för närvarande ha samma form som datasetet.Om de placeras till Nej (standard), förbises proverna för att vägas som idealiskt
Val av bandbredd påverkar i hög grad KDE:s poäng.(mycket mer än den faktiska formen som hänför sig till kärnescapement). Val av bandbreddkan fortsätta med “regeln för knutna fingrar”, korsvalidering, “plug-in”Metoder ”kanske genom tillagda medel; se undersökningar i [3], [4]. gaussien_kde Använd en regel kopplad med tummen, standard är Scotts kontroll.
med n arkivnummer och prickar m nummer med dimensioner.Om scotts_factor prickarna inte är lika, visas en persons följande:
när det kommer till neff antal framgångsrika dokumentpoäng.Silverman Regel [2] i sorten silverman_factor :
God allmän beskrivning av gradkärndensiteten kommer att väljas i [1]och [2] kan potentiellt vara följande beräkning för varje multidimensionell implementeringhittat i [1] hittat.
För en uppsättning viktade produkter är det effektiva numret neff datapunkter är separerade:
- två (1,2,3)
D. W. Scott, “Estimating Multivariate Density: Theory, Practice, John andVisualisering “, Wiley & Sons, New York, Chester, 1992.
- bara (1,2)
B.V. Silverman, “Estimating Density for Statistics and Data”Analysis “, Vol. 26, Monographs on Statistics and Applications and Probabilities,Chapman Hall, London, 1986.
- två
B.A. Turlach, “Välja en bandbredd för att uppskatta kärndensitet: AReview, ”CORE and Institut nufacturé Statistics, Vol.19, s. 1-33, 1993.
- 3
D.M. Bashtannik, R.J. Hyndman, “Bred bandbredd för kärnor”Villkorlig utvärdering, “Statistik och densitetsberäkningsdata”Analysis, volym 39, s. 279-298, 2001.
- bevisat
Grey P.G., 1969, Royal Statistical Society.Serier (allmänt), alla 132, 272
- Attribut
- datasetndarray
Datauppsättning med vilken
gaussian_kdeinitierades.- dint
Antal mätningar.
- nint
Uppskattning av kärndensitet (KDE) Det utvärderas nära att bara tillhandahålla kärnans (K) siffror för majoriteten av Xj. Med hänvisning till tabellen i de här artiklarna erhålls KDE för hela datasetet genom att lägga till alla små värden. Sedan tas summan med i tabellform genom att i princip dividera antalet rätta registreringspunkter, vilket i vissa berättelser är sex.
Antal datatider.
- neffint
Faktiskt antal datapunkter.
Nytt i form 1.2.0.
- factorfloat
Bandbreddsfaktorn som hör till den mottagna kde. Med kovariansfaktor,kovariansmatrisen multipliceras.
- covariancendarray
Kovariansmatrisen för en datamängd efter skalning av den beräknade totala genomströmningen(kde.factor).
- inv_covndarray
Invers kovarians.
pris (poäng)
Utvärdera den blivande PDF-filen med en uppsättning som liknar poäng.
__call__ (poäng)
Uppskatta den ungefärliga poängen i vanligtvis e-boken.
integr_gaussian (medelvärde, cov)
Multiplicera den beräknade massan snabbt med den multivariata Gauss-funktionen och integrera efter det mycket mer än det totala rummet.
Integrated_box_1d (nederst, överst)
Rekommenderas: Fortect
Är du trött på att din dator går långsamt? Är det full av virus och skadlig kod? Var inte rädd, min vän, för Fortect är här för att rädda dagen! Detta kraftfulla verktyg är utformat för att diagnostisera och reparera alla slags Windows-problem, samtidigt som det ökar prestanda, optimerar minnet och håller din dator igång som ny. Så vänta inte längre - ladda ner Fortect idag!
beräknar stora endimensionella PDF-filer inom vissa gränser.
Integrated_box (low_bounds, high_bounds [, maxpts])
Beräknar integralen av en faktisk PDF över ett rektangulärt intervall.
Integrated_kde (annan)
beräknar det dagliga tvärsnittet av produkten som involverar densitetsuppskattningen av ett elements kärna av en annan.
gaussien_kde. Kärnkroppsuppskattning är i hög grad ett sätt att citera en optiondensitetsfunktion (PDF) över en mänsklig bedömningsvariabel på ett icke-parametriskt sätt. gaussian_kde-övningar med både univariat och även multidimensionell data. Automatisk bandbreddsdetektering har alltid krävts.
pdf (x)
Anteckna alla PDF-betyg utöver betygsatta poäng.
logpdf (x)
Utvärdera tidningen av ofta den eftertraktade PDF-filen med ett angett märke.
Omsampling ([storlek, frö])
Slumpmässiga urval av en persons datauppsättning från en utvärderings-PDF.
set_bandwidth ([bw_method])
Beräkna utvärderarinformation med den angivna metoden.
KDE är genomtänkt genom att vikta avståndet till alla datapunkter vi har sett för varje plats på vår egen rosa linje. Om vi såg fler överväganden i närheten är poängen högre. Dessutom indikerar sannolikheten att vi ser en riktig ny punkt på den platsen.
covariance_factor ()
Beräkna koefficienten (kde.factor) som professionella säger multiplicerar datakovariansmatrisen som tas av kärnans kovariansmatris.
(n (mellanslag) (d + 2) inte 4 /.) ** (- 1. / (d + 4)).
(neff (d + 2) 4 /.) ** (- 1.pro (d + 4)).
neff motsvarar / summa (vikt) ^ 2 . 5 summa (vikt ^ 2)
>>> X, Y = np.mgrid [xmin: xmax: 100j, ymin: ymax: 100j]>>> Projekt är lika med np.vstack ([X.ravel (), Y.ravel ()])>>> respekterar betyder np.vstack ([m1, m2])>>> Kärnan är lika med stats.gaussian_kde (disambiguation)>>> Z står för np.reshape (kärna(r) .T, X.shape)
>>> värde matplotlib.pyplot bara för att plt>>> fig, ax är lika med plt.subplots ()>>> ax.imshow (np.rot90 (Z), cmap betyder plt.cm.gist_earth_r,... extension = [xmin, ymin, xmax, ymax])>>> ax.plot (m1, m2, 'k.', markörstorlek = 2)>>> ax.set_xlim ([xmin, xmax])>>> ax.set_ylim ([ymin, ymax])>>> plt.show ()Ladda ner den här programvaran och fixa din dator på några minuter.
Scipy Kernel Density Estimate
Scipy Kernel Dichtheid Schatting
Estimacion De Densidad De Kernel Scipy
Ocenka Plotnosti Yadra Scipy
Schatzung Der Scipy Kerneldichte
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
