Preguntas etiquetadas con kernel-smoothing

Las técnicas de suavizado de kernel, como la estimación de densidad de kernel (KDE) y la regresión de kernel de Nadaraya-Watson, estiman funciones por interpolación local desde puntos de datos. No debe confundirse con [kernel-trick], para los núcleos utilizados, por ejemplo, en SVM.

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¿La "estimación de la densidad del núcleo" es una convolución de qué?
Estoy tratando de comprender mejor la estimación de la densidad del kernel. Usando la definición de Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_density_estimation#Definition fh^(x)=1n∑ni=1Kh(x−xi)=1nh∑ni=1K(x−xih)fh^(x)=1n∑i=1nKh(x−xi)=1nh∑i=1nK(x−xih) \hat{f_h}(x) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n K_h (x - x_i) \quad = \frac{1}{nh} \sum_{i=1}^n K\Big(\frac{x-x_i}{h}\Big) Tomemos como una función rectangular que da si está entre y y contrario, y (tamaño de la ventana) es …
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¿Puede explicar la estimación de densidad de la ventana de Parzen (núcleo) en términos simples?
La estimación de la densidad de la ventana de Parzen se describe como 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) donde nnn es el número de elementos en el vector, es un vector, es una densidad de probabilidad de , es la dimensión de la ventana de Parzen y …
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¿Cómo proyectar un nuevo vector en el espacio PCA?
Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de rotación PCA. ¿Deben …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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Si los anchos variables del núcleo a menudo son buenos para la regresión del núcleo, ¿por qué generalmente no son buenos para la estimación de la densidad del núcleo?
Esta pregunta es provocada por la discusión en otra parte . Los núcleos variables a menudo se usan en regresión local. Por ejemplo, loess se usa ampliamente y funciona bien como una regresión más suave, y se basa en un núcleo de ancho variable que se adapta a la escasez …
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¿Cuál es la intuición detrás de las muestras intercambiables bajo la hipótesis nula?
Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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¿Cómo calcular la superposición entre densidades de probabilidad empírica?
Estoy buscando un método para calcular el área de superposición entre dos estimaciones de densidad del núcleo en R, como una medida de similitud entre dos muestras. Para aclarar, en el siguiente ejemplo, necesitaría cuantificar el área de la región superpuesta púrpura: library(ggplot2) set.seed(1234) d <- data.frame(variable=c(rep("a", 50), rep("b", 30)), …
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Ancho de banda del núcleo: las reglas de Scott contra Silverman
¿Alguien podría explicar en inglés sencillo cuál es la diferencia entre las reglas generales de Scott y Silverman para la selección de ancho de banda? Específicamente, ¿ cuándo es uno mejor que el otro? ¿Está relacionado con la distribución subyacente? ¿Número de muestras? PD: me estoy refiriendo al código en …
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