यह एक भोला सवाल हो सकता है, लेकिन यहाँ जाता है। यदि मेरे पास अनुभवजन्य डेटा का एक सेट है और इसके लिए एक कर्नेल घनत्व फिट है, और फिर एक नया एकल मान प्राप्त करें जो संभवतः उसी प्रक्रिया से आता है जो मूल डेटा सेट उत्पन्न करता है, तो क्या मैं एक संभावना प्रदान कर सकता हूं कि यह नया मान सेट के अंतर्गत आता है / बस y अक्ष से मान को पढ़ने की प्रक्रिया, जहां x अक्ष पर नया मान कर्नेल घनत्व रेखा और घनत्व रेखा के नीचे के क्षेत्र को विभाजित करता है?
जवाबों:
नहीं , मुझे डर नहीं है। कर्नेल घनत्व का अनुमान संभावना घनत्व फ़ंक्शन है । Y -value की है कि मूल्य पर प्रायिकता घनत्व का अनुमान है एक्स , तो बीच वक्र के तहत क्षेत्र एक्स 1 और एक्स 2 अनुमान यादृच्छिक चर की संभावना एक्स के बीच पड़ने वाले एक्स 1 और एक्स 2 , यह सोचते हैं कि एक्सउसी प्रक्रिया द्वारा उत्पन्न किया गया था जो डेटा उत्पन्न करता था जिसे आपने कर्नेल घनत्व अनुमान में खिलाया था। कर्नेल घनत्व अनुमान संभावना के बारे में कुछ भी नहीं कहता है कि एक ही प्रक्रिया द्वारा एक नया मान उत्पन्न किया गया था।