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    Prego, questa guida ti aiuterà ogni volta che vedrai la stima del kernel 2D.

    Stima multivariata della densità del kernel

    La stima dello spessore del kernel può essere estesa alla stima della densità multidimensionale (f) in (mathbbR^p), che si basano interamente sullo stesso principio: miglior corpo medio “centrando” su alcuni problemi di dati. Per aver provato (mathbfX_1,ldots,mathbfX_n) in (mathbbR^p,) kde, integrando (f), restituisce (mathbfxin mathbbR^p) considerando che < /p>

    Larghezza di banda – La larghezza di banda ottimale della finestra di blanking del nucleo per densità medie (impostazione predefinita) | Valore scalare | Vettore a due elementi

    Larghezza di banda della finestra, smoothing del kernel, che a sua volta è qualsiasi tipo di funzione numero relativo alle caratteristiche in x nella forma Un tipo separato da virgole costituito da “larghezza di banda” e valore scalare. Se la statistica del modello è bidimensionale, L’utilizzo del trasferimento dati può anche essere un vettore a due elementi. Quella il valore di go delinquent è ottimale per stimare la densità quotidiana [1], ma si potrebbe desiderare di dover scegliere comprendere un valore maggiore o minore se si desidera uniformare un valore maggiore o minore.

    stima bivariata del kernel

    Struttura di punteggio semplificata

    Supponiamo che le persone siano interessate a stimare X la distribuzione di una variabile casuale bidimensionale nota che non dovrebbe girare da osservare direttamente. Consideriamo invece by in combinazione con rumore casuale, discutendo Y = X + 𠜖 quando (boldsymbol epsilon in mathbb R^2) può essere un vettore di rumore non selezionato. Un mal di testa standard per la stima della deconvoluzione consiste nel stimare la densità dell’X con una misura associata a un campione casuale.

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