في الإحصاء ، تقدير كثافة النواة هو طريقة غير بارامترية لتقدير دالة كثافة الاحتمال لمتغير عشوائي. تقدير كثافة النواة هو مشكلة أساسية في تجانس البيانات حيث يتم عمل استنتاجات حول السكان ، بناءً على عينة بيانات محدودة.
كيف تحسب كثافة النواة؟
تقدير كثافة النواة (كيدي)
يتم تقديرها ببساطة عن طريق إضافة قيم النواة (K) من جميع Xjبالرجوع إلى الجدول أعلاه ، كيدي لـ يتم الحصول على مجموعة البيانات الكاملة عن طريق إضافة جميع قيم الصفوف. ثم يتم تسوية المجموع بقسمة عدد نقاط البيانات ، وهو ستة في هذا المثال.
ما هي النواة في تقدير كثافة النواة؟
بينما يحسب الرسم البياني عدد نقاط البيانات في المناطق العشوائية إلى حد ما ، فإن تقدير كثافة النواة هو دالة محددة على أنها مجموع دالة النواة في كل نقطة بيانات تعرض وظيفة kernel عادةً الخصائص التالية: التناظر مثل K (u)=K (- u).
لماذا نستخدم تقدير كثافة النواة؟
تقدير كثافة Kernel هو أسلوب لتقدير دالة كثافة الاحتمالالتي يجب امتلاكها لتمكين المستخدم من تحليل توزيع الاحتمالية المدروسة بشكل أفضل من استخدام الرسم البياني التقليدي.
ما هو تقدير كثافة النواة الغاوسية؟
يظهر الرسم البياني السفلي الأيمن تقدير كثافة نواة غاوسي ، حيث تساهم كل نقطة بمنحنى غاوسي في المجموعالنتيجة هي تقدير كثافة سلس مشتق من البيانات ، وتعمل كنموذج قوي غير حدودي لتوزيع النقاط.
