Die Schätzung der Parzen-Fensterdichte wird als beschrieben p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh)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) wobei nnn die Anzahl der Elemente im Vektor ist, ein Vektor ist, eine Wahrscheinlichkeitsdichte von , die...
Nachdem ich ein wenig knappe Mathematik durchlaufen habe, denke ich, dass ich eine leichte Intuition für die Schätzung der Kerneldichte habe. Mir ist aber auch bewusst, dass die Schätzung der multivariaten Dichte für mehr als drei Variablen im Hinblick auf die statistischen Eigenschaften ihrer...
Ich habe einige Beobachtungen und möchte anhand dieser Beobachtungen Stichproben nachahmen. Hier betrachte ich ein nicht parametrisches Modell, insbesondere verwende ich die Kernel-Glättung, um eine CDF aus den begrenzten Beobachtungen zu schätzen. Dann ziehe ich zufällige Werte aus der erhaltenen...
Ich habe eine Stichprobe von Beobachtungen, bei denen etwa der Beobachtungen rechtszensiert sind. Ich möchte einen Kernel-Dichteschätzer an diese Stichprobe anpassen, habe jedoch keine Standardmethode dafür gefunden. Gibt es eine allgemein anerkannte Methode zur Anpassung eines KDE bei zensierten...
Dichtevorhersagen sind universeller als Punktvorhersagen; Sie liefern Informationen über die gesamte vorhergesagte Verteilung einer Zufallsvariablen und nicht über eine konkrete Funktion derselben (wie den vorhergesagten Mittelwert, den Median, das Quantil usw.). Durch die Verfügbarkeit einer...