İstatistikte, çekirdek yoğunluğu tahmini, rastgele bir değişkenin olasılık yoğunluk fonksiyonunu tahmin etmenin parametrik olmayan bir yoludur. Çekirdek yoğunluğu tahmini, sonlu bir veri örneğine dayalı olarak popülasyon hakkında çıkarımların yapıldığı temel bir veri yumuşatma problemidir.
Çekirdek yoğunluğunu nasıl hesaplarsınız?
Kernel Yoğunluk Tahmini (KDE)
Basitçe tüm Xj fromlerden çekirdek değerleri (K) eklenerek tahmin edilir. Tüm veri seti, tüm satır değerleri eklenerek elde edilir. Toplam, daha sonra bu örnekte altı olan veri noktalarının sayısına bölünerek normalleştirilir.
Çekirdek yoğunluğu tahmininde çekirdek nedir?
Bir histogram biraz rastgele bölgelerdeki veri noktalarının sayısını sayarken, bir çekirdek yoğunluğu tahmini, her veri noktasındaki bir çekirdek fonksiyonunun toplamı olarak tanımlanan bir işlevdirÇekirdek işlevi tipik olarak aşağıdaki özellikleri sergiler: Simetri, öyle ki K (u)=K (− u).
Neden çekirdek yoğunluğu tahminini kullanıyoruz?
Çekirdek yoğunluğu tahmini, kullanıcının çalışılan olasılık dağılımını geleneksel bir histogram kullanmaya kıyasla daha iyi analiz etmesini sağlayan bir olasılık yoğunluk fonksiyonunun tahmin edilmesi için bir tekniktir.
Gauss çekirdek yoğunluğu tahmini nedir?
Sağ alttaki grafik, Gauss çekirdek yoğunluğu tahminini gösterir, burada her nokta toplama bir Gauss eğrisi verir Sonuç, veri ve noktaların dağılımının güçlü bir parametrik olmayan modeli olarak işlev görür.
