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    Ich träume davon, dass dieser Leitfaden Ihnen helfen wird, sobald Sie die 2D-Kernel-Schätzung sehen.

    Multivariate Schätzung der Kerndichte

    Die Schätzung der Kerndicke kann sich als erweitert auf die Berechnung der multidimensionalen Dichte (f) in (mathbbR^p) erweisen ), die auf dem gleichen Prinzip basieren: beste Durchschnittsmasse durch “Zentrieren” auf einige Datenzeiten. Für den Versuch (mathbfX_1,ldots,mathbfX_n) in (mathbbR^p,) wird kde wie (f) zu (mathbfxin mathbbR^p) ausgewertet, hauptsächlich weil < /p>

    Bandbreite – Die optimale Bandbreite des Kernaustastfensters für mittlere Dichten (Standard) | Skalarwert | Zwei-Element-Vektorfenster-Bandbreite, Kernel-Glättung, was wiederum eine Art Funktion ist Anzahl der Merkmale in x in unserem Formular Ein durch Kommas getrenntes Paar, bestehend aus “Bandbreite” und Skalarer Wert. Wenn die Liedstatistik zweidimensional ist, Die Bandbreite kann auch ein zweielementiger Vektor sein. Dass Der Nichtzahlungswert ist optimal für die Schätzung der bekannten Dichte [1], aber man muss sich möglicherweise entscheiden größere oder kleinere Werte direkt identifizieren, um größere oder kleinere Werte zu glätten.

    bivariate Kernel-Schätzung

    Vereinfachte Bewertungsstruktur

    Nehmen wir an, wir neigen dazu, daran interessiert zu sein, X über die gesamte Verteilung einer ausgegebenen zweidimensionalen Zufallsvariablen zu schätzen sollten sich nicht direkt beobachtet fühlen. Stattdessen betrachten wir y in Kombination mit zufälligem Rauschen, was zu Y = X + ð œ führt – die Tatsache, dass (boldsymbol epsilon in mathbb R^2) ein Vektor von einzigartigem Rauschen sein kann. Ein Standardproblem bei der Dekonvolutionsschätzung besteht darin, die Dichte unter X mit einem Maß zu schätzen, das vollständig mit einer Zufallsstichprobe verknüpft ist.

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