Perguntas com a marcação «kde»

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Interpretação / uso da densidade do kernel
Esta pode ser uma pergunta ingênua, mas aqui vai. Se eu tiver um conjunto de dados empíricos e ajustar uma densidade de kernel a ele, e obter um novo valor único, possivelmente proveniente do mesmo processo que gerou o conjunto de dados original, posso atribuir uma probabilidade de que esse …
13 kde 

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Estimativa da densidade do kernel incorporando incertezas
Ao visualizar dados unidimensionais, é comum usar a técnica de Estimativa de densidade do kernel para contabilizar larguras de compartimento escolhidas incorretamente. Quando meu conjunto de dados unidimensional tem incertezas de medição, existe uma maneira padrão de incorporar essas informações? Por exemplo (e me perdoe se meu entendimento for ingênuo), …

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Estimadores adaptativos de densidade de kernel?
Alguém pode relatar sua experiência com um estimador de densidade de kernel adaptável? (Existem muitos sinônimos: adaptável | variável | largura variável, KDE | histograma | interpolador ...) A estimativa da densidade variável do kernel diz "variamos a largura do kernel em diferentes regiões do espaço de amostra. Existem dois …

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Como posso estimar a densidade de um parâmetro inflado com zero em R?
Eu tenho um conjunto de dados com muitos zeros que se parece com isso: set.seed(1) x <- c(rlnorm(100),rep(0,50)) hist(x,probability=TRUE,breaks = 25) Gostaria de desenhar uma linha para sua densidade, mas a density()função usa uma janela em movimento que calcula valores negativos de x. lines(density(x), col = 'grey') Há density(... from, …
10 r  probability  kde 


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Uso da estimativa de densidade de kernel no Naive Bayes Classifier?
Esta pergunta é uma continuação da minha pergunta anterior aqui e também está relacionada, intencionalmente, a esta pergunta . Por esta página wiki valores de densidade de probabilidade a partir de uma distribuição normal assumido para o conjunto de treino são usados para calcular um Bayesiana posterior, em vez de …
9 bayesian  kde 
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