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    Espero que esta guía te ayude cuando veas la estimación del núcleo en 2D.

    Estimación multivariante de la densidad del kernel

    La estimación del grosor del kernel puede estar abierta a la estimación de la densidad multidimensional (f) ubicada en (mathbbR^p) , que se basan en parte del mismo principio: la mejor densidad media mediante el “centrado” en algunos puntos de datos. Para probar (mathbfX_1,ldots,mathbfX_n) en (mathbbR^p,) kde, entre ellos (f), se evalúa como (mathbfxin mathbbR^p) básicamente < /p>

    Ancho de banda: el ancho de banda óptimo de la ventana de supresión del núcleo para densidades medias (predeterminado) | Valor escalar | Vector de dos elementos

    Ancho de banda de ventana, eliminación de kernel, que a su vez es una función particular número de posesiones en x en la forma Un par separado por comas compuesto por “ancho de banda” y valor escalar. Si la información de la muestra es bidimensional, El ancho de banda tiene el potencial de ser también un vector de dos elementos. Ese la comprensión predeterminada es óptima para estimar la ocurrencia normal [1], pero uno podría querer que pueda elegir detecta un valor significativamente mejor o menor para suavizar un valor mayor y menor.

    estimación kernel bivariada

    Estructura de puntuación simplificada

    Supongamos que probablemente estamos interesados ​​en estimar X en esta distribución particular de una variable diferente bidimensional dada que no debe practicarse directamente. En cambio, consideramos x en combinación con ruido aleatorio, mencionando Y = X + 𠜖 que podría (boldsymbol epsilon in mathbb R^2) muy probablemente será un vector de distracciones aleatorias. Un problema estándar de estimación de deconvolución siempre ha sido estimar la densidad de X con una medida asociada con algún tipo de muestra aleatoria.

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