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    구매자가 2D 커널 추정을 볼 때 특정 가이드가 도움이 되기를 바랍니다.

    다변량 커널 밀도 추정

    커널 두께 추정은 (mathbbR^p)에 있는 다차원 밀도 추정 (f)에 부여될 수 있습니다. , 현재 동일한 원칙을 기반으로 합니다. 일부 데이터 포인트를 “중앙에 배치”하는 것만으로도 최고의 평균 밀도입니다. (mathbfX_1,ldots,mathbfX_n) in (mathbbR^p,) kde를 시도하면 (f)와 함께 (mathbfxin mathbbR^p)로 평가됩니다.

    대역폭 – 중간 밀도에 대한 코어 블랭킹 창의 최적 대역폭(기본값) | 스칼라 값 | 요소가 2개인 벡터

    창 대역폭, 커널 제거, 이는 차례로 거대한 기능입니다. 형식에서 x의 능력 수 “대역폭” 및 스칼라 값. 샘플 그림이 2차원인 경우, 대역폭은 요소를 2개 가진 벡터일 수도 있습니다. 저것 기본 이점은 일반 견고성을 추정하는 데 최적이지만 [1], 다음을 선택할 수도 있습니다. 더 자주 또는 더 적은 값을 감지하여 더 작은 값에 더하여 더 크게 만듭니다.

    이변량 커널 추정

    단순화된 점수 구조

    주어진 2차원 강력한 변수의 1분포에서 X를 추정하는 데 정말로 관심이 있다고 가정해 보겠습니다. 직접 직접 볼 수 없습니다. 대신, 우리는 x가 무작위 잡음과 함께 존재한다고 생각하고 Y = X + 𠜖를 언급합니다. 매우 임의의 샘플과 관련된 측정값으로 X의 밀도를 추정하는 표준 디콘볼루션 추정 문제입니다.

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