Interpretación / uso de la densidad del grano

Esta puede ser una pregunta ingenua, pero aquí va. Si tengo un conjunto de datos empíricos y le ajusto una densidad de kernel, y luego obtengo un nuevo valor único que posiblemente provenga del mismo proceso que generó el conjunto de datos original, ¿puedo asignar una probabilidad de que este nuevo valor pertenezca al conjunto? / proceso simplemente leyendo el valor del eje y donde el nuevo valor en el eje x se cruza con la línea de densidad del núcleo y se divide por el área debajo de la línea de densidad?

No , me temo que no. La densidad del núcleo estimada es la función de densidad de probabilidad . El valor y es una estimación de la densidad de probabilidad a ese valor de x , por lo que el área bajo la curva entre x ₁ y x ₂ estima la probabilidad de que la variable aleatoria X   caiga entre x ₁ y x ₂ , suponiendo que Xfue generado por el mismo proceso que generó los datos que ingresó en la estimación de densidad del núcleo. La estimación de la densidad del núcleo no dice nada acerca de la probabilidad de que un mismo valor haya generado un nuevo valor.