kernel-smoothing पर टैग किए गए जवाब

कई विशिष्ट उपयोग हैं: कर्नेल घनत्व अनुमान गिरी चाल कर्नेल चौरसाई कृपया स्पष्ट करें कि उनमें "कर्नेल" का क्या मतलब है, सादे अंग्रेजी में, अपने शब्दों में।

73 kernel-trick  kernel-smoothing 

plot(density(rexp(100)) जाहिर है शून्य के बाईं ओर सभी घनत्व पूर्वाग्रह का प्रतिनिधित्व करते हैं। मैं गैर-सांख्यिकीविदों के लिए कुछ डेटा को संक्षेप में प्रस्तुत करना चाह रहा हूं, और मैं इस सवाल से बचना चाहता हूं कि गैर-नकारात्मक डेटा में शून्य के बाईं ओर घनत्व क्यों है। भूखंड यादृच्छिकता जाँच …

36 r  pdf  gamma-distribution  kernel-smoothing 

Univariate कर्नेल घनत्व अनुमानक (KDE) के लिए, मैं गणना के लिए सिल्वरमैन के नियम का उपयोग करता हूं :जजh 0.9 मिनट ( रों घ, मैंक्यू आर / 1.34)× एन- 0.20.9मिनट(रोंघ,मैंक्यूआर/1.34)×n-0.2\begin{equation} 0.9 \min(sd, IQR/1.34)\times n^{-0.2} \end{equation} बहुभिन्नरूपी केडीई (एक सामान्य कर्नेल मान) के लिए मानक नियम क्या हैं।

29 smoothing  kernel-smoothing 

मैं कर्नेल घनत्व के आकलन की बेहतर समझ प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं। विकिपीडिया से परिभाषा का उपयोग करना: https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_density_estimation#Definment fh^(x)=1n∑nमैं=1Kh( x -xi)=1एन एचΣnमैं = १कश्मीर( x -xमैंज)fज^(एक्स)=1nΣमैं=1nकश्मीरज(एक्स-एक्समैं)=1nजΣमैं=1nकश्मीर(एक्स-एक्समैंज) \hat{f_h}(x) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n K_h (x - x_i) \quad = \frac{1}{nh} \sum_{i=1}^n K\Big(\frac{x-x_i}{h}\Big) आइए को एक आयताकार फ़ंक्शन लेते हैं जो …

25 r  kernel-smoothing  convolution 

Parzen खिड़की घनत्व अनुमान के रूप में वर्णित है p ( x ) = 1nΣमैं = १n1ज2ϕ ( x)मैं- एक्सज)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) जहां वेक्टर में तत्वों की संख्या है, एक वेक्टर, है के एक प्रायिकता घनत्व है , Parzen खिड़की के आयाम है, और एक …

24 pdf  kernel-smoothing  intuition  density-estimation 

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

मैंने पढ़ा है (उदाहरण के लिए, यहां ) कि एपीनेक्निकोव कर्नेल इष्टतम है, कम से कम एक सैद्धांतिक अर्थ में, जब कर्नेल घनत्व अनुमान लगाते हैं। यदि यह सच है, तो गॉसियन इतनी बार डिफ़ॉल्ट कर्नेल के रूप में क्यों दिखाता है, या कई मामलों में घनत्व अनुमान पुस्तकालयों में …

18 nonparametric  kernel-smoothing 

यह प्रश्न अन्यत्र चर्चा से प्रेरित है । परिवर्तनीय गुठली का उपयोग अक्सर स्थानीय प्रतिगमन में किया जाता है। उदाहरण के लिए, लोस व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है और एक प्रतिगमन चिकनी के रूप में अच्छी तरह से काम करता है, और चर चौड़ाई के कर्नेल पर आधारित …

17 nonparametric  smoothing  kernel-smoothing  loess 

क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

मैं कर्नेल घनत्व अनुमान करने के लिए R में ' घनत्व ' फ़ंक्शन का उपयोग करने का प्रयास कर रहा हूं । मैं के रूप में ऐसा लगता है वक्र के तहत क्षेत्र जरूरी 1. किसी भी के लिए नहीं है कुछ परेशानी परिणाम की व्याख्या और विभिन्न डेटासेट की …

15 r  estimation  pdf  kernel-smoothing  auc 

मैं दो नमूनों के बीच समानता के एक उपाय के रूप में, आर में दो कर्नेल घनत्व अनुमानों के बीच ओवरलैप के क्षेत्र की गणना करने के लिए एक विधि की तलाश कर रहा हूं। स्पष्ट करने के लिए, निम्नलिखित उदाहरण में, मुझे क्षेत्र के अतिव्यापी क्षेत्र की मात्रा निर्धारित …

14 r  probability  pdf  kernel-smoothing 

मेरे पास 100 अंकों का एक नमूना है जो निरंतर और एक आयामी है। मैंने कर्नेल विधियों का उपयोग करके इसके गैर-पैरामीट्रिक घनत्व का अनुमान लगाया। मैं इस अनुमानित वितरण से यादृच्छिक नमूने कैसे खींच सकता हूं?

14 r  sampling  kernel-smoothing 

मुझे कर्नेल घनत्व अनुमानक का उपयोग करके टिप्पणियों के एक सेट के आधार पर घनत्व फ़ंक्शन का अनुमान लगाने की आवश्यकता है। टिप्पणियों के एक ही सेट के आधार पर, मुझे कर्नेल घनत्व अनुमानक के डेरिवेटिव का उपयोग करके घनत्व के पहले और दूसरे डेरिवेटिव का अनुमान लगाने की भी …

14 r  nonparametric  pdf  kernel-smoothing 

क्या कोई सादे अंग्रेजी में समझा सकता है कि बैंडविड्थ चयन के लिए स्कॉट और सिल्वरमैन के अंगूठे के नियमों में क्या अंतर है? विशेष रूप से, एक दूसरे से बेहतर कब है? क्या यह अंतर्निहित वितरण से संबंधित है? नमूनों की संख्या? PS मैं SciPy में कोड की बात …

14 kernel-smoothing 

कुछ थोड़े कठिन गणित से गुजरने के बाद, मुझे लगता है कि मुझे कर्नेल घनत्व के अनुमान का थोड़ा सा अंतर्ज्ञान है। लेकिन मुझे यह भी ज्ञात है कि तीन से अधिक चरों के लिए बहुभिन्नरूपी घनत्व का आकलन करना एक अच्छा विचार नहीं हो सकता है, अपने अनुमानकों के …

14 nonparametric  pdf  kernel-smoothing  bivariate  density-estimation