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Parzen 창 밀도 추정은 다음과 같이 설명됩니다 p ( x ) = 1엔∑나는 = 1엔1h2ϕ ( x나는− xh)p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh) p(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{h^2} \phi \left(\frac{x_i - x}{h} \right) 여기서, 벡터의 요소 수이고, 벡터이며, 의 확률 밀도 , 파젠 윈도우의 사이즈이고, 윈도우 함수이다.x p ( x ) x h ϕ엔nn엑스xxp ( x )p(x)p(x)엑스xxhhhϕϕ\phi 내 …

24 pdf  kernel-smoothing  intuition  density-estimation 

약간 간결한 수학을 겪은 후에는 커널 밀도 추정에 약간의 직관이 있다고 생각합니다. 그러나 나는 또한 세 가지 이상의 변수에 대한 다변량 밀도를 추정하는 것이 추정기의 통계적 특성 측면에서 좋은 생각이 아닐 수 있음을 알고 있습니다. 그렇다면, 비모수 적 방법을 사용하여 이변 량 밀도를 어떤 종류의 상황에서 추정하고 싶습니까? 두 개 …

14 nonparametric  pdf  kernel-smoothing  bivariate  density-estimation 

몇 가지 관측치가 있으며이 관측치를 기반으로 샘플링을 모방하고 싶습니다. 여기서는 비모수 적 모델, 특히 커널 평활화를 사용하여 제한된 관측치에서 CDF를 추정합니다. 그런 다음 얻은 CDF에서 무작위로 값을 그립니다. 다음은 내 코드입니다. (아이디어는 무작위로 누적됩니다. 균일 분포를 사용한 확률, 확률 값과 관련하여 CDF의 역수를 취함) x = [randn(100, 1); rand(100, 1)+4; …

10 sampling  matlab  kernel-smoothing  density-estimation