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...
¿Alguien puede informar sobre su experiencia con un estimador de densidad de núcleo adaptativo? (Hay muchos sinónimos: adaptativo | variable | ancho variable, KDE | histograma | interpolador ...) La estimación de densidad de kernel variable dice "variamos el ancho del kernel en diferentes...
Cuando se visualizan datos unidimensionales, es común usar la técnica de Estimación de densidad de kernel para dar cuenta de los anchos de bin elegidos incorrectamente. Cuando mi conjunto de datos unidimensional tiene incertidumbres de medición, ¿hay una forma estándar de incorporar esta...
Tengo un conjunto de datos con muchos ceros que se ve así: set.seed(1) x <- c(rlnorm(100),rep(0,50)) hist(x,probability=TRUE,breaks = 25) Me gustaría dibujar una línea para su densidad, pero la density()función usa una ventana móvil que calcula valores negativos de x. lines(density(x), col =...
Desarrollé un estimador de densidad de kernel simple en Java, basado en unas pocas docenas de puntos (tal vez hasta cien) y una función de kernel gaussiana. La implementación me da el PDF y el CDF de mi distribución de probabilidad en cualquier momento. Ahora me gustaría implementar un método de...
Esta pregunta es una continuación de mi pregunta anterior aquí y también está relacionada, en intención, con esta pregunta . En esta página wiki, los valores de densidad de probabilidad de una distribución normal supuesta para el conjunto de entrenamiento se usan para calcular un valor de...