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    Acredito que este guia o ajudará quando você visualizar Estimativa de kernel em 2D.

    Estimativa de densidade multidimensional do kernel

    A estimativa de espessura do kernel pode ser estendida para calcular a densidade multidimensional (f) em (mathbbR^p), que se baseiam no mesmo princípio: melhor densidade a cada dia “centrando” em alguns pontos de dados de registros. Para tentar (mathbfX_1,ldots,mathbfX_n) de (mathbbR^p,) kde, incluindo (f), avalia para que você possa (mathbfxin mathbbR^p) as

    Largura de banda – A largura de banda ideal da janela de supressão de núcleo para densidades médias (padrão) | Valor escalar | Vetor de dois elementos

    Window bandwith, kernel smoothing, que por sua vez seria uma função contagem de recursos em x em todas as formas Um par separado por vírgulas que consiste em “largura de banda” e valor escalar. Se a estatística de amostra específica for bidimensional, A largura de banda também pode ser seu vetor de dois elementos. Que o tipo de valor padrão é ideal para precificar a densidade normal [1], mas é mais provável que você queira escolher detectar valor maior ou menor para suavizar positivamente valor maior ou menor.

    bivariate kernel estimation

    Estrutura de pontuação simplificada

    Suponha que estamos interessados ​​em estimar X na distribuição de uma variável aleatória bidimensional que não deve ser observado apenas diretamente. Em vez disso, olhamos para x em combinação com perturbação aleatória, mencionando Y = X + 𠜖 que (boldsymbol epsilon in mathbb R^2) pode ser um vetor da maioria dos ruídos aleatórios. Um problema de opinião de deconvolução padrão é estimar o corpo de X com uma medida semelhante a uma amostra aleatória.

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